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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于邻居会话感知的会话推荐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：CN116415067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310291606.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于邻居会话感知的会话推荐方法及装置是由曾碧卿;池俊龙;冯灵聪设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于邻居会话感知的会话推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于邻居会话感知的会话推荐方法及装置。本发明所述的会话推荐方法，包括：S1：根据各会话中的物品点击顺序，构建各会话的物品节点图；会话包括当前会话以及当前会话的邻居会话；S2：学习并融合各会话的物品节点图中物品的一阶转换关系和高阶转换关系，获得各会话的全局兴趣表示；S3：基于当前会话的全局兴趣表示和各邻居会话的全局兴趣表示，获得当前会话的相似邻居协作信息表示；S4：基于当前会话的全局兴趣表示以及相似邻居协作信息表示，推荐候选物品。本发明所述的会话推荐方法具有更好地预测用户的下一个点击物品、增强模型的个性化推荐能力的优点。

本发明授权一种基于邻居会话感知的会话推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于邻居会话感知的会话推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：根据各会话中的物品点击顺序，构建各所述会话的物品节点图；所述会话包括当前会话以及所述当前会话的邻居会话； S2：学习并融合各所述会话的物品节点图中物品的一阶转换关系和高阶转换关系，获得各所述会话的全局兴趣表示； S3：基于当前会话的全局兴趣表示和各邻居会话的全局兴趣表示，获得当前会话的相似邻居协作信息表示； S4：基于当前会话的全局兴趣表示以及所述相似邻居协作信息表示，推荐候选物品； 所述步骤S2包括： S21：对于各会话的物品节点图,学习物品节点图中物品间的一阶转换关系和高阶转换关系，得到各会话的1~L阶嵌入表示；具体地，通过使用 L 层堆叠的高阶图神经网络 HGNN, higher‑order graph neural networks 来学习各自的物品节点图中物品的一阶转换关系和高阶转换关系，即对于各阶转换关系，采用对应层 HGNN 进行学习； S22：对各会话的1~L阶嵌入表示进行非线性和正则化优化，得到各会话优化后的1~L阶嵌入表示； S23：对于各会话,融合优化后的1~L阶嵌入表示，得到各会话的融合嵌入表示；具体地，利用多层感知机 MLP, multi‑layer perception 将优化后的l~L阶嵌入表示进行融合，得到融合了一阶转换关系和高转换关系的融合嵌入表示； S24：对于各会话,基于物品节点图,优化融合嵌入表示,得到各会话的第一优化融合嵌入表示；具体地，引入Highway网络,来自适应性地从未经过1~L阶转换关系学习的初始嵌入表示和经过1~L阶转换关系学习融合后的融合嵌入表示中进一步选择有效信息，并减少偏差带来的模型过拟合； S25：对于各会话，利用注意力机制优化第一优化融合嵌入表示，获得第二优化融合嵌入表示； S26：对于各会话，对第二优化融合嵌入表示进行加和池化处理，得到各会话的全局兴趣表示； 所述步骤S3包括： S31：基于当前会话的全局兴趣表示和各邻居会话的全局兴趣表示，构建当前会话的相似邻居会话节点图；具体地，基于各个会话的全局兴趣表示，采用自注意力机制计算当前会话与各个邻居会话之间的相似度，然后,选择注意力权重最高的K个邻居会话作为当前会话的相似邻居集合，再根据该相似邻居集合确定当前会话的相似邻居会话节点图的邻接矩阵，使用类KNN算法来选择与当前会话节点最相似的K个邻居会话节点； S32：学习相似邻居会话节点图中节点的连接关系，提取相似邻居会话的相似邻居协作信息表示；在构建好相似邻居会话节点图后，引入一个改进版的图注意力网络 GATv2 即动态图注意力网络，通过使用动态图注意力机制自适应地为不同的相似邻居节点分配合适的边权重，来学习相似邻居会话节点图的各个节点之间的连接关系。

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