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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于超图学习的会话推荐方法、装置、电子设备及介质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：CN117076763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310877538.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于超图学习的会话推荐方法、装置、电子设备及介质是由蔡飞;王祎童;刘登峰;陈洪辉;宋城宇;王思远;罗雪山;陈翀昊;罗爱民设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超图学习的会话推荐方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于超图学习的会话推荐方法、装置、电子设备及介质，包括：获取用户会话内容；对会话内容采用基于超图学习的会话推荐模型进行分析，得到会话推荐结果；会话推荐模型的训练包括：创建超图；对超图执行超边信息聚合学习，得到第一物品特征；执行节点特征学习，将节点特征与反向位置嵌入向量进行聚合处理，得到第二物品特征，第二物品特征用于表征用户兴趣偏好，反向位置嵌入向量用于表征会话中物品的重要程度；根据第二物品特征从候选物品集中查找目标物品，生成会话推荐结果。本发明的有益效果为：提高用户会话描述的准确性；更准确的捕捉到用户在当前会话中的兴趣偏好；根据兴趣别偏好，执行更准确的物品推荐。

本发明授权基于超图学习的会话推荐方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于超图学习的会话推荐方法，其特征在于，包括： 响应于会话推荐请求，获取用户会话内容，所述会话内容包括会话、会话序列及物品，所述物品具有类别标识； 对所述会话内容采用基于超图学习的会话推荐模型进行分析，得到会话推荐结果； 所述会话推荐模型的训练包括： 创建超图，所述超图用于表征所述会话内容的超边，所述超边包括所述物品、所述物品在所述会话中的邻居及所述类别标识中至少一种的连接； 对所述超图执行超边信息聚合学习，得到第一物品特征； 对所述超图执行节点特征学习，得到节点特征，将所述节点特征与反向位置嵌入向量进行聚合处理，得到第二物品特征，所述第二物品特征用于表征用户兴趣偏好，所述反向位置嵌入向量用于表征所述会话中所述物品的重要程度； 根据所述第二物品特征从候选物品集中查找目标物品，生成所述会话推荐结果； 所述超边聚合学习包括： 对节点信息进行超边信息聚合，公式为 ， 其中为第层超图学习中的超边信息聚合，为节点集合，为第层超图学习得到的嵌入向量，和为节点的序列标识，为已点击所述物品的所述序列标识，为未点击所述物品的所述序列标识；其中 ， ， 其中，表示训练参数，为连接操作，为激活函数，为嵌入维度，为交互的所述物品的集合，R为域； 所述对所述超图执行节点特征学习，得到节点特征，将所述节点特征与反向位置嵌入向量进行聚合处理，得到第二物品特征，包括： 根据所述物品的邻居及所述类别信息，执行节点信息聚合更新，节点信息聚合更新为 其中，表示可学习参数，为超参数； 将所述会话序列从所述会话超边中进行恢复，得到所述会话中按时间排列的所述第一物品特征； 通过反向位置嵌入矩阵对所述会话中的重要程度进行表示，通过超图学习得到的会话中的第一物品特征和位置向量，通过聚合操作以得到第二物品特征。

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