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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利基于协同注意力网络和对比学习的序列推荐方法及系统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：CN115982480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310113975.4，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权基于协同注意力网络和对比学习的序列推荐方法及系统是由刘培玉;段化娟;朱英政;梁秀芳;朱振方设计研发完成，并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于协同注意力网络和对比学习的序列推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于协同注意力网络和对比学习的序列推荐方法及系统，该方法包括：构建时序交互图，分别学习用户节点和项目节点的初始嵌入、时间嵌入和位置嵌入，得到节点统一嵌入；将节点统一嵌入输入至协同注意力网络中，更新节点同一嵌入，得到用户和项目的最终节点嵌入表示；基于用户和项目的初始嵌入，构建语义感知的对比学习目标；将用户和项目的最终节点嵌入表示进行内积操作，生成用户对项目的预测得分，根据预测得分输出项目推荐序列；最后利用构建的对比学习损失函数和交叉熵损失函数，联合优化对比学习目标和推荐目标。本发明实现了动态提取用户和项目的高阶协作信息，捕获用户的多样化偏好，提高了序列推荐的准确性。

本发明授权基于协同注意力网络和对比学习的序列推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于协同注意力网络和对比学习的序列推荐方法，其特征在于，包括： 根据用户历史交互记录构建用户-项目时序交互图，分别学习用户和项目的初始嵌入、时间嵌入和位置嵌入，进而学习用户和项目的节点统一嵌入； 将节点统一嵌入输入至多特征融合的协同注意力网络中，提取节点的高阶协作信息，经过多层信息的传播迭代，更新节点统一嵌入，得到用户和项目的最终节点嵌入表示； 基于用户和项目的初始嵌入，构建用户和项目语义感知的对比学习目标； 将用户和项目的最终节点嵌入表示进行内积操作，生成用户对项目的预测得分，根据预测得分输出推荐项目序列； 构建对比学习损失函数和交叉熵损失函数，联合优化对比学习目标和推荐目标； 其中，根据用户和项目的初始嵌入、时间嵌入和位置嵌入，将获取的多种特征嵌入进行自适应融合，学习得到用户和项目的节点统一嵌入，包括： 在时间嵌入和位置嵌入上分别执行自注意力机制，学习获取时间嵌入和位置嵌入各自的权重； 分别对用户和项目的初始嵌入、时间嵌入和位置嵌入进行加权和计算，获得用户和项目的节点统一嵌入； 所述多特征融合的协同注意力网络包括多特征融合的自注意力层、前馈神经网络和协同注意力聚合网络，通过堆叠层多特征融合的协同注意力网络，输出时刻用户和项目v的最终节点嵌入表示和； 针对用户的j个邻居项目，将j个邻居项目的节点统一嵌入输入至多特征融合的自注意力层，通过自注意力机制输出j个邻居项目的项目表示； 将输出的项目表示输入到前馈神经网络中，输出更新后的项目表示； 将更新后的j个项目表示输入至协同注意力聚合网络中进行聚合，得到用户的邻域嵌入； 将用户的邻域嵌入与初始嵌入进行拼接，再输入至前馈神经网络输出更新后的用户的第层节点嵌入表示。

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山东师范大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区文化东路88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”。

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