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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于知识增强注意力图神经网络的下一项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：CN114741597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210408409.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于知识增强注意力图神经网络的下一项推荐方法是由许卓明;张倩倩设计研发完成，并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识增强注意力图神经网络的下一项推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识增强注意力图神经网络的下一项推荐方法，包括下列步骤：将一个会话数据集中的每个会话表示为会话中项目序列、会话的目标行为序列和会话的辅助行为序列，并将该会话数据集划分为训练集、测试集和验证集；利用所述训练集构建一个基于知识增强注意力图神经网络的下一项推荐方法NR‑KAGNN的初始模型；利用所述训练集和验证集对所述NR‑KAGNN的初始模型进行参数调节后得到NR‑KAGNN的优化模型，并使用所述测试集评估该优化模型的推荐准确度；利用所得的NR‑KAGNN的优化模型为会话数据集中或实际会话数据中的用户提供下一项推荐。本发明提供的下一项推荐方法具有推荐准确度高的特点，在音乐、电影、在线新闻、电子商务等众多领域具有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于知识增强注意力图神经网络的下一项推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识增强注意力图神经网络的下一项推荐方法，包括下列步骤： 步骤S1：将一个会话数据集中的每个会话表示为会话中项目序列、会话的目标行为序列和会话的辅助行为序列，并将该会话数据集划分为训练集、测试集和验证集； 步骤S2：利用所述训练集构建一个基于知识增强注意力图神经网络的下一项推荐方法NR-KAGNN的初始模型； 步骤S3：利用所述训练集和验证集对所述NR-KAGNN的初始模型进行参数调节后得到NR-KAGNN的优化模型，并使用所述测试集评估该优化模型的推荐准确度； 步骤S4：利用所得的NR-KAGNN的优化模型为会话数据集中或实际会话数据中的用户提供下一项推荐； 所述步骤S2进一步包括下列步骤： 步骤S21：构建所述下一项推荐方法NR-KAGNN的初始模型中的知识增强的多类型行为会话图生成层，该会话图生成层的处理步骤如下： 步骤S211：将所述会话数据集中每个项目表示为一个d维向量，其中超参数d∈{64，128,256}，得到会话数据集中所有项目的初始嵌入； 步骤S212：利用所述会话中项目序列、会话的目标行为序列和会话的辅助行为序列来构建一个多类型行为会话图，其定义如下： 该会话图中每个节点表示会话中项目序列中一个项目，该会话图中每条有向边都表示一对项目之间的一种关系，该关系表示为一个三元组：头项目，尾项目，边类型，其中，边类型有三类：目标行为、辅助行为、项目序列，一条目标行为边表示在会话的目标行为序列中用户与一个头项目交互后接着与一个尾项目进行交互，一条辅助行为边表示在会话的辅助行为序列中用户与一个头项目交互后接着与一个尾项目进行交互，一条项目序列边表示在所述会话中项目序列中用户与一个头项目交互后接着与一个尾项目进行交互； 步骤S213：将该会话中项目序列中的所有项目与一个知识图谱中的实体进行对齐后得到一个项目实体集，并在该知识图谱中形成该项目实体集中每个实体的一个多跳邻域； 步骤S214：通过知识图谱嵌入模型TransR来产生该知识图谱中每个实体和每个关系的初始嵌入，并使用知识图注意力网络进行多跳注意力嵌入传播来产生该项目实体集中所有实体的嵌入； 步骤S215：使用融合函数将该多类型行为会话图中项目的初始嵌入与该项目实体集中实体的嵌入进行融合后得到一个知识增强的多类型行为会话图； 步骤S22：构建所述下一项推荐方法NR-KAGNN的初始模型中的知识增强的多类型行为会话图上的注意力聚合层，该注意力聚合层直接利用一个K层注意力图神经网络对知识增强的多类型行为会话图中所有项目的嵌入进行多轮更新后，形成一个聚合后的知识增强的多类型行为会话图，其中超参数K∈{0，1，2，3，4}，并将该多类型行为会话图分解为一个目标行为序列图和一个辅助行为序列图； 步骤S23：构建所述下一项推荐方法NR-KAGNN的初始模型中的多类型行为会话的嵌入生成层，并利用该层生成一个多类型行为会话的嵌入； 步骤S24：构建所述下一项推荐方法NR-KAGNN的初始模型中的下一项概率预测层，并利用该层生成一个关于所述会话数据集中所有项目的下一项概率向量，其中每一个分量表示相应项目将成为用户的下一个交互项目的概率。

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