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龙图腾网获悉曲阜师范大学申请的专利基于位置编码的软注意力机制学习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：CN116821506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310826639.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于位置编码的软注意力机制学习方法是由李凤银;刘洪哲;于喜龙;李国萍;周挥宇设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于位置编码的软注意力机制学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图神经网络会话推荐领域，具体讲是设计一种基于位置编码的软注意力机制学习方法。基于GNN的会话推荐是一种使用图神经网络（GNN）技术进行个性化会话推荐的方法。在基于GNN的会话推荐中，用户的会话可以被建模为一个图，其中节点表示不同的项目或行为，可以从会话图中提取有关用户兴趣和行为模式的特征，从而进行个性化的会话推荐。为了提高基于图神经网络的会话推荐的推荐效果，本发明提供了一种基于位置编码的软注意力机制学习方法，位置编码可以帮助模型更好地理解会话数据中节点的上下文关系和顺序信息，本发明在图神经网络会话推荐的软注意力机制中引入位置编码，通过为项分配独特的位置编码，模型能够准确捕捉项在会话中的位置和角色；这样，软注意力机制可以更准确地计算节点之间的注意力权重；本发明通过引入位置编码有效地提升模型的上下文建模能力，并增强推荐结果的准确性和个性化程度。

本发明授权基于位置编码的软注意力机制学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于位置编码的软注意力机制学习方法，其特征在于： 1生成位置编码 生成位置编码的过程，包括设置位置矩阵和计算位置编码： 1.1设置位置矩阵 已知一个会话序列s＝[vs,1,vs,2,....,vs,ι]，长度为ι，为会话序列中的每个项vs,i设置一个位置偏置将这ι个位置偏置进行组合，生成一个可学习的位置矩阵 1.2计算位置编码 对于会话序列中的每一个项vs,i，根据它和最后一项vs,ι的相对距离去计算它的位置编码于是得到相应的会话序列中所有对应的可学习的位置编码 2嵌入软注意力机制 在位置编码的软注意力机制嵌入分为生成平均特征、嵌入和线性组合三个步骤： 2.1计算每个会话的平均特征 已知一个会话序列s＝[vs,1,vs,2,...,vs,ι]，长度为ι，在分层图神经网络的会话推荐中，通过获取不同会话的图结构之间的关系，得到每一项的全局特征将所有项的全局特征的第k个因子取出来并进行加和，再将加和结果除以会话长度ι，于是得到所有项的平均特征因子最后，将它们进行拼接得到该会话序列中的所有项的平均特征因子，得到平均特征对应的公式如下： 2.2嵌入 对每个会话序列，已知每一项的全局特征平均因子特征和位置编码将第i项特征的第k个因子平均特征的第k个因子和嵌入计算的第i项的位置编码分别于可学习的矩阵和进行相乘，并将它们的相乘结果与可学习的向量bk相加；接着，将加和结果进行sigmoid激活，映射成0和1之间的向量，该向量与可学习的向量相乘，得到0和1之间常数即每一项的全局特征系数；对应的公式如下： 2.3线性组合 已知每一项的全局特征以及它们的系数为；先将每一项的全局因子特征与系数数乘，再将它们的数乘结果进行加和，于是得到组间会话特征因子sg,k，最后，将这些组间会话特征因子进行组合，得到组间会话特征sg＝[sg,1,sg,2,…,sg,K]；对应的公式如下：

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