电子科技大学梁爽获国家专利权
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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混合原型的内外流网络的会话推荐去噪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：CN120632325B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511126665.1，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于混合原型的内外流网络的会话推荐去噪方法是由梁爽;王潇;蔡武东;樊喆睿;秦科;张东阳设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于混合原型的内外流网络的会话推荐去噪方法在说明书摘要公布了：一种基于混合原型的内外流网络的会话推荐去噪方法，属于计算机科学领域。本发明提出了一种新的混合原型增强的会话推荐框架，包括一个混合原型学习模块，通过语义聚类和拓扑聚类，从所有会话中学习物品的混合原型表示，从而捕获物品之间的全局语义和交互模式。还提出了一个全局‑局部增强模块，用于将全局原型信息融入局部会话表示之中，从而丰富局部会话的意图信息。此外，为了增强模型对物品邻域的理解，还引入了邻域增强任务，通过对比学习最大化邻域之间的互信息，从而提高推荐性能。本方法可以产生更好的会话表示，从而实现更准确的推荐。
本发明授权一种基于混合原型的内外流网络的会话推荐去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合原型的内外流网络的会话推荐去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于混合原型学习模块,将给定的物品嵌入向量集合进行语义聚类和拓扑聚类；首先对给定物品数据集进行语义聚类，得到的语义原型嵌入基于物品间的共现频率构建全局图，对全局图进行聚类，全局图中的节点被聚类为kt个混合原型； 步骤2：基于信息流出模块进行数据级去噪和特征级去噪；数据级去噪通过为每个会话定义一个表征边界，并过滤掉超出此边界的物品；特征级去噪通过构建会话局部图，基于稀疏边缘图神经网络SEG消除不相关邻居对中心节点的影响； 步骤3：基于信息流入模块增加物品和会话表示的信息含量；使用全局-局部增强模块，通过物品表示及其混合原型表示之间的元素级偏移来细化局部图中的每个物品，然后通过软注意机制来学习会话表示； 步骤4：通过邻域增强任务整合邻域信息，增强局部会话表示；通过下一次物品预测任务避免推荐生成过程中的长尾问题。
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