買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉河海大學申請的專利一種基于知識增強注意力圖神經網絡的下一項推薦方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114741597B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210408409.1，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權一種基于知識增強注意力圖神經網絡的下一項推薦方法是由許卓明;張倩倩設計研發完成，并于2022-04-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于知識增強注意力圖神經網絡的下一項推薦方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于知識增強注意力圖神經網絡的下一項推薦方法，包括下列步驟：將一個會話數據集中的每個會話表示為會話中項目序列、會話的目標行為序列和會話的輔助行為序列，并將該會話數據集劃分為訓練集、測試集和驗證集；利用所述訓練集構建一個基于知識增強注意力圖神經網絡的下一項推薦方法NR?KAGNN的初始模型；利用所述訓練集和驗證集對所述NR?KAGNN的初始模型進行參數調節后得到NR?KAGNN的優化模型，并使用所述測試集評估該優化模型的推薦準確度；利用所得的NR?KAGNN的優化模型為會話數據集中或實際會話數據中的用戶提供下一項推薦。本發明提供的下一項推薦方法具有推薦準確度高的特點，在音樂、電影、在線新聞、電子商務等眾多領域具有廣闊的應用前景。

本發明授權一種基于知識增強注意力圖神經網絡的下一項推薦方法在權利要求書中公布了：1.一種基于知識增強注意力圖神經網絡的下一項推薦方法，包括下列步驟： 步驟S1：將一個會話數據集中的每個會話表示為會話中項目序列、會話的目標行為序列和會話的輔助行為序列，并將該會話數據集劃分為訓練集、測試集和驗證集； 步驟S2：利用所述訓練集構建一個基于知識增強注意力圖神經網絡的下一項推薦方法NR-KAGNN的初始模型； 步驟S3：利用所述訓練集和驗證集對所述NR-KAGNN的初始模型進行參數調節后得到NR-KAGNN的優化模型，并使用所述測試集評估該優化模型的推薦準確度； 步驟S4：利用所得的NR-KAGNN的優化模型為會話數據集中或實際會話數據中的用戶提供下一項推薦； 所述步驟S2進一步包括下列步驟： 步驟S21：構建所述下一項推薦方法NR-KAGNN的初始模型中的知識增強的多類型行為會話圖生成層，該會話圖生成層的處理步驟如下： 步驟S211：將所述會話數據集中每個項目表示為一個d維向量，其中超參數d∈{64，128,256}，得到會話數據集中所有項目的初始嵌入； 步驟S212：利用所述會話中項目序列、會話的目標行為序列和會話的輔助行為序列來構建一個多類型行為會話圖，其定義如下： 該會話圖中每個節點表示會話中項目序列中一個項目，該會話圖中每條有向邊都表示一對項目之間的一種關系，該關系表示為一個三元組：頭項目，尾項目，邊類型，其中，邊類型有三類：目標行為、輔助行為、項目序列，一條目標行為邊表示在會話的目標行為序列中用戶與一個頭項目交互后接著與一個尾項目進行交互，一條輔助行為邊表示在會話的輔助行為序列中用戶與一個頭項目交互后接著與一個尾項目進行交互，一條項目序列邊表示在所述會話中項目序列中用戶與一個頭項目交互后接著與一個尾項目進行交互； 步驟S213：將該會話中項目序列中的所有項目與一個知識圖譜中的實體進行對齊后得到一個項目實體集，并在該知識圖譜中形成該項目實體集中每個實體的一個多跳鄰域； 步驟S214：通過知識圖譜嵌入模型TransR來產生該知識圖譜中每個實體和每個關系的初始嵌入，并使用知識圖注意力網絡進行多跳注意力嵌入傳播來產生該項目實體集中所有實體的嵌入； 步驟S215：使用融合函數將該多類型行為會話圖中項目的初始嵌入與該項目實體集中實體的嵌入進行融合后得到一個知識增強的多類型行為會話圖； 步驟S22：構建所述下一項推薦方法NR-KAGNN的初始模型中的知識增強的多類型行為會話圖上的注意力聚合層，該注意力聚合層直接利用一個K層注意力圖神經網絡對知識增強的多類型行為會話圖中所有項目的嵌入進行多輪更新后，形成一個聚合后的知識增強的多類型行為會話圖，其中超參數K∈{0，1，2，3，4}，并將該多類型行為會話圖分解為一個目標行為序列圖和一個輔助行為序列圖； 步驟S23：構建所述下一項推薦方法NR-KAGNN的初始模型中的多類型行為會話的嵌入生成層，并利用該層生成一個多類型行為會話的嵌入； 步驟S24：構建所述下一項推薦方法NR-KAGNN的初始模型中的下一項概率預測層，并利用該層生成一個關于所述會話數據集中所有項目的下一項概率向量，其中每一個分量表示相應項目將成為用戶的下一個交互項目的概率。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人河海大學，其通訊地址為：211100 江蘇省南京市江寧區佛城西路8號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。