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龙图腾网获悉山东大学;山东女子学院申请的专利一种基于时间感知的图神经网络会话推荐方法及系统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：CN116756387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310534153.3，技术领域涉及：G06F16/9035；该发明授权一种基于时间感知的图神经网络会话推荐方法及系统是由史玉良;史幸凡;孙洪峰;刘辉;闫中敏;孔凡玉设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间感知的图神经网络会话推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于大数据会话推荐技术领域，提供一种基于时间感知的图神经网络会话推荐方法及系统。该方法包括，获取会话序列，根据会话序列中相邻项目之间的出现次数和时间间隔，分别构建以出现次数为主的第一会话图和以时间间隔为主的第二会话图；学习第一会话图中复杂项目转换关系，生成第一项目表示向量；捕获第二会话图中多跳项目的转换关系，通过权重选择生成第二项目表示向量；基于第一项目表示向量和第二项目表示向量，分别引入软注意力机制区分不同项目的重要性，生成第一全局嵌入向量和第二全局嵌入向量；采用门控注意力机制对第一全局嵌入向量和第二全局嵌入向量进行融合，学习用户的全局兴趣偏好，得到用户偏好表示向量，得到用户会话推荐。

本发明授权一种基于时间感知的图神经网络会话推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时间感知的图神经网络会话推荐方法，其特征在于，包括： 获取会话序列，根据会话序列中相邻项目之间的出现次数和时间间隔，分别构建以出现次数为主的第一会话图和以时间间隔为主的第二会话图； 对于所述以出现次数为主的会话图，即为Number-Graph；每个会话序列可以被建模为一个会话图；在这个会话图中，每个节点代表一个项目，每条边意味着用户在会话S中点击项目之后点击项目;由和两部分组成，分别表示入边和出边的权重矩阵;为了表示项目与其他项目的相关性，考虑到该项目可能存在于多个会话序列中，因此针对每条边分配一个归一化权重，计算方法为该边在所有序列中的出现次数除以该边的起始节点的入度； 对于所述以时间间隔为主的第二会话图，即为Time-Graph；每个会话序列可以被建模为一个会话图；由和两部分组成，分别表示入边和出边的权重矩阵;所述以时间间隔为主的第二会话图通过为每条边分配一个以时间间隔为主的权重，进一步捕获了丰富的用户兴趣信息;形式上，对于会话中两个连续项和之间的一条边，边权值定义如下， 其中，表示点积运算，是可学习的参数，是维度，时间效应显示了两个时间戳之间的时间相关性； 学习第一会话图中复杂项目转换关系，生成第一项目表示向量；捕获第二会话图中多跳项目的转换关系，通过权重选择生成第二项目表示向量； 基于第一项目表示向量和第二项目表示向量，分别引入软注意力机制区分不同项目的重要性，分别生成第一全局嵌入向量和第二全局嵌入向量； 基于获得的Number-Graph项目表示向量和Time-Graph项目表示向量，引入软注意力机制来区分不同项目的重要性，从而分别生成对应会话图的全局嵌入向量； 由于会话中不同项目对用户的兴趣会有不同的重要度影响，所以本实施采用软注意力来区分不同项目的重要性，并聚合N-Graph中的所有节点向量生成会话图的全局嵌入，公式如下： 其中和为可学习参数； 类似地，获得时间会话图T-Graph的全局会话嵌入表示，公式如下所示： 其中和为可学习参数； 采用门控注意力机制对第一全局嵌入向量和第二全局嵌入向量进行融合，学习用户的全局兴趣偏好，得到用户偏好表示向量； 基于用户偏好表示向量，得到用户会话推荐。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学;山东女子学院，其通讯地址为：250100 山东省济南市历城区山大南路27号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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