针对现有的会话推荐模型难以显式地表示项目对推荐结果的影响的问题，提出一种融合项目影响力的图神经网络会话推荐模型（SR-II）。首先，提出一种新的边权重计算方法，将计算结果作为图结构中转移关系的影响力权重，并用图神经网络（GNN）的影响力图门控层提取该图的特征；其次，提出改进的捷径图连接有关联的项目，有效捕获远程依赖，丰富图结构所能表达的信息，并通过注意力机制的捷径图注意力层提取该图的特征；最后，通过结合上述两层，构建推荐模型。在Diginetica和Gowalla数据集上的实验结果中，SR-II的HR@20最高达到53.12%，MRR@20最高达到25.79%。在Diginetica数据集上，相较于同一表征空间下基于训练模型的会话推荐（CORE-trm），SR-II在HR@20上提升了1.10%，在MRR@20上提升了1.21%。在Gowalla数据集上，相较于基于会话的自注意网络推荐（SR-SAN），SR-II在HR@20上提升了1.73%；相较于基于无损边缘保留聚合和捷径图注意力的推荐（LESSR）模型，SR-II在MRR@20上提升了1.14%。实验结果表明SR-II的推荐效果优于对比模型，具有更高的推荐精度。
