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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于终点式话题引导的对话推荐数据集构建方法及装置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：CN116483958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310300115.1，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于终点式话题引导的对话推荐数据集构建方法及装置是由李先;阮锦绣设计研发完成，并于2023-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于终点式话题引导的对话推荐数据集构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于终点式话题引导的对话推荐数据集构建方法及装置，所述方法包括：收集用户、电影及相应的名流信息，构建知识图谱；根据知识图谱信息构建网络关系数据集，利用图嵌入模型训练得到知识图谱中各个节点的嵌入表示；利用聚类方法将嵌入表示划分为多个类，得到每个用户的多个偏好信息作为用户的不同兴趣点；将用户的不同兴趣点投射至知识图谱中并将其设立为终点，根据终点为每个用户生成一个含有不同区域的知识图谱，并在每个子图中得到各个点到子图终点的最短路径；基于最短路径生成不同类型的话题链，根据话题链和对话辅助信息编写对话。本发明考虑用户对话的随机多变性，采用多终点式引导话题走向，使模拟的对话更加真实。

本发明授权基于终点式话题引导的对话推荐数据集构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于终点式话题引导的对话推荐数据集构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，收集用户信息、电影信息以及相应的名流信息，进行筛选后将电影信息和名流信息转换为三元组，构建知识图谱； 步骤2，根据知识图谱信息构建网络关系数据集，基于数据集利用图嵌入模型训练得到知识图谱中各个节点的嵌入表示； 步骤3，利用聚类方法将所述的嵌入表示划分为多个类，得到每个用户的多个偏好信息作为用户的不同兴趣点；其中，利用吸引函数来确定用户的偏好，所述吸引函数遵循以下原则：类别中电影数量越多，吸引程度越高；类别中电影观看时间离当前时间越近，吸引程度越高；类别中电影的用户评分越高，吸引程度越高，吸引函数表示如下： Nm表示用户偏好的聚类数量；tj表示电影观影日期距离当前时间的间隔；rj表示电影的用户评分；fx表示标准正态分布的密度函数； 步骤4，将用户的不同兴趣点投射至知识图谱中并将其设立为终点，根据终点为每个用户生成一个含有不同区域的知识图谱，知识图谱中隶属于同一区域的边和节点构成对应偏好的子图，并在每个子图中得到各个点到子图终点的最短路径；在每个子图中得到各个点到子图终点的最短路径包括：将用户所对应的知识图谱中，三元组的两个节点隶属于不同子图的情况作为桥三元组，找到所有桥三元组，用欧氏距离算出每个子图中相邻节点的距离，将距离作为对应边的权重，遍历子图所有节点，利用bellman‑ford算法获取到该类别待推荐电影节点的最短路径； 步骤5，基于所述最短路径生成不同类型的话题链，再用得到的话题链和对话辅助信息来编写对话，其中生成话题链时满足以下原则：对话的话题转移方向统一为当前区域的终点，朝向终点在知识图谱中前进一步。

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