买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于上下文感知图神经网络的会话项目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：CN115292585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210803109.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于上下文感知图神经网络的会话项目推荐方法是由李晶;王明锋;张晨燕;常军;黄小赛设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上下文感知图神经网络的会话项目推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于上下文感知图神经网络的会话项目推荐方法。重点是将匿名用户的会话交互数据构造为局部图和跨会话图，从两个角度分别利用图卷积网络学习出局部和跨会话的会话特征向量，进一步利用自监督学习增强两个方面的会话特征向量，并融合生成用户偏好的表征。同时，利用胶囊图神经网络从跨会话图中提取出影响用户偏好的上下文因素的特征向量，将其与用户偏好特征向量通过注意力机制融合，得到最终的用户偏好的特征向量，从而提升推荐系统性能。

本发明授权一种基于上下文感知图神经网络的会话项目推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文感知图神经网络的会话项目推荐方法，其特征在于从当前会话局部和历史会话整体之间的交互这两个角度出发建模用户偏好，同时考虑上下文因素的影响，包括如下步骤： 步骤1：对用户-项目的会话交互数据进行过滤，并对过滤的会话数据进行预处理； 步骤2：将项目ID映射为项目特征向量矩阵，将每一条会话数据分别构造为局部会话图，利用图卷积神经网络从会话图中学习出用户的局部偏好特征向量； 步骤3：将所有的局部图转换构造成跨会话交互图，利用图卷积网络从跨会话图中学习出用户的全局偏好特征向量； 步骤4：利用胶囊图神经网络，提取出跨会话交互图的几个方面的特征向量作为当前会话的全局上下文因素，具体为： 基于构造的跨会话图，使用胶囊图神经网络提取其整体的几个潜在特征向量，作为影响用户偏好的上下文因素，用于辅助构成更完备的用户偏好特征向量；首先利用多通道的图卷积操作学习出不同层面的会话节点特征向量矩阵，即得到基本胶囊，其中是节点个数，是卷积层数，是通道数；接着利用注意力机制以及动态路由机制产生个维的图胶囊是胶囊的维度；再应用动态路由得到维的更高级的上下文胶囊，每个上下文胶囊都是一个特征向量，表示该跨会话图的某一方面的细粒度全局特征，如此得到全局上下文因素表征 步骤5：构造辅助的自监督学习任务，通过融合层实现项目特征向量的融合，然后整合得到最终的会话表征，作为全面的用户偏好特征向量，具体为： 基于用户在当前会话中体现的局部偏好表征、在跨会话交互中体现的全局偏好表征以及全局上下文因素表征；首先聚合局部和全局的用户偏好表征得到用户偏好表征；考虑到受全局上下文因素能影响用户偏好，利用注意力机制计算用户偏好表征相对于上下文因素表征的的注意力，并按注意力权重加和，最终得到全面的用户偏好表征； 步骤6：将上述融合得到的用户偏好表征和项目的初始化特征向量计算交互概率，通过交叉熵损失函数和自监督损失函数联合训练和优化模型，预测当前会话交互的下一项目。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山街道八一路299号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。