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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于自适应的用户兴趣双重纠偏的会话推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115481323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211219181.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于自适应的用户兴趣双重纠偏的会话推荐方法是由代婷婷;刘峤;钟诣哲;曾悦;赵海睿;石晓军;郎俊杰;王永安;甘洋镭;侯睿;佟飘设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应的用户兴趣双重纠偏的会话推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应的用户兴趣双重纠偏的会话推荐方法，属于会话推荐技术领域。本发明所述方法主要包括以下步骤：初始化用户点击序列中各物品的高维空间语义及位置表示，拼接得到物品表示矩阵，再生成包含时序和上下文信息的物品表示矩阵；利用第一自适应纠偏机制初始化当前的用户兴趣表示，再利用包含第二自适应纠偏机制的用户兴趣表示蒸馏模块输出下一时刻的用户兴趣表示；进而对物品字典中所有物品于下一时刻被点击的概率进行预测。本发明所述方法采用自适应纠偏机制，有效解决了最后一次物品点击无法准确表示用户当前兴趣的问题，降低了噪声信息在下一时刻的用户兴趣表示中的含量，具有更高的预测精准度。

本发明授权一种基于自适应的用户兴趣双重纠偏的会话推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应的用户兴趣双重纠偏的会话推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.初始化用户点击序列中各物品的高维空间语义表示和高维空间位置表示，拼接得到物品的高维空间表示和用户点击序列的物品表示矩阵； 步骤2.将用户点击序列的物品表示矩阵依次输入至自注意力网络和前馈神经网络中，生成包含时序和上下文信息的物品表示矩阵； 步骤3.将若干个蒸馏单元依次堆叠，构建用户兴趣表示蒸馏模块；蒸馏单元包含加性注意力网络和以自适应残差方法构建的第二自适应纠偏机制两部分；利用第一自适应纠偏机制对当前的用户兴趣表示进行初始化，连同用户点击序列的物品表示矩阵输入至包含第二自适应纠偏机制的用户兴趣表示蒸馏模块中，得到下一时刻的用户兴趣表示； 步骤3的具体过程为： 步骤3-1.利用自适应特征组合方法构建第一自适应纠偏机制； 基于用户点击序列中最后一次点击对应的物品高维空间表示ct，利用自适应特征组合方法对当前的用户兴趣表示进行初始化，具体过程表示为： 其中，表示当前的用户兴趣表示的初始值，权重参数矩阵ci为用户点击序列中si对应的物品高维空间表示，si表示第i时刻用户点击的物品在物品字典V中的序号，1≤i≤t，t为时长； 步骤3-2.构建用户兴趣表示蒸馏单元，包含加性注意力网络和以自适应残差方法构建的第二自适应纠偏机制两部分； 其中，加性注意力网络表示为： αi＝WTσW5Ai+W6up+b3 其中，up为当前的用户兴趣表示，Ai为矩阵A中第i时刻用户点击物品的物品高维空间表示，σ为sigmoid激活函数，αi为up关于Ai的相关性得分，cor表示加性注意力网络的输出结果，权重参数矩阵偏移参数 基于加性注意力网络的输出结果，利用自适应残差方法对当前的用户兴趣表示进行更新，以自适应残差方法构建的第二自适应纠偏机制表示为： u′p＝W7cor+W8up 其中，u′p为更新后的当前的用户兴趣表示，作为蒸馏单元的知识蒸馏结果，权重参数矩阵 将上述蒸馏单元处理过程记为u′p＝DUA，up，DU表示蒸馏单元对应的函数； 步骤3-3.将，个蒸馏单元进行堆叠，l≥1，形成用户兴趣表示蒸馏模块；将和矩阵A输入至用户兴趣表示蒸馏模块，用户兴趣表示蒸馏模块表示为： …… 其中，表示第1个蒸馏单元～第l个蒸馏单元的蒸馏结果，并将作为下一时刻的用户兴趣表示； 步骤4.基于下一时刻的用户兴趣表示对物品字典中的所有物品进行预测，得到物品字典中所有物品的概率值，取概率最大值对应的物品作为会话中下一时刻推荐的物品。

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