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龙图腾网获悉河北工程大学申请的专利一种融合对比学习去噪优化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：CN115795005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211419448.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种融合对比学习去噪优化的会话推荐方法及装置是由王巍;郑小丽;杜雨晅;张闯设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合对比学习去噪优化的会话推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合对比学习去噪优化的会话推荐方法及装置。该方法利用含有噪声滤除器的注意力机制过滤掉不重要的节点局部嵌入，得到去噪增强的全局会话嵌入，同时引入对比学习技术设置优化策略指导模型进行去噪学习，并通过门控机制为节点局部嵌入和全局会话嵌入分配自适应权重，得到最终的会话推荐列表。本发明有效缓解了现有会话推荐方法难以从携带噪声的匿名会话中准确提取用户偏好的问题，从而提升了会话推荐的准确度、鲁棒性以及解释性。

本发明授权一种融合对比学习去噪优化的会话推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种融合对比学习去噪优化的会话推荐方法，其特征在于，包括： 获取用户会话数据； 将所述用户会话数据构建为图，获取所述图中所有节点对应的局部嵌入； 根据所述所有节点对应的局部嵌入计算第一全局会话嵌入； 对所述所有节点对应的局部嵌入进行去噪处理，得到去噪后的第二全局会话嵌入； 基于所述第一全局会话嵌入和所述第二全局会话嵌入，通过联合对比学习优化，获取第三全局会话嵌入； 为所述所有节点对应的局部嵌入和所述第三全局会话嵌入分配自适应权重，计算得到用户会话表示，并生成用户会话推荐列表； 其中，所述将所述用户会话数据构建为图，获取所述图中所有节点对应的局部嵌入，包括： 构建所述用户会话数据对应的出度邻接关系矩阵和入度邻接关系矩阵； 通过所述出度邻接关系矩阵和所述入度邻接关系矩阵，将所述用户会话数据转化为图； 聚合连接所述图中的信息，得到中间向量； 通过图神经网络获取所述图中所有节点的局部嵌入； 其中，中间向量公式如下： 其中，为中间向量，代表连接函数，分别表示图中节点对应的入度邻接关系矩阵和出度邻接关系矩阵，分别表示入度偏差向量和出度偏差向量，表示图中节点表征向量的拼接向量，表示可训练的参数矩阵； 通过图神经网络获取图中所有节点的局部嵌入： 其中，表示神经网络层的输出，分别表示更新门和复位门的运算结果，表示当前迭代的候选结果，分别表示时刻和时刻节点的嵌入向量，表示提取的邻节点信息，表示激活函数，⊙表示元素型乘法，均为可训练的参数矩阵。

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