针对会话推荐本身存在的噪声干扰和样本稀疏性问题，提出一种基于对比超图转换器的会话推荐（CHT）模型。首先，将会话序列建模为超图；其次，通过超图转换器构建项目的全局上下文信息和局部上下文信息。最后，在全局关系学习上利用项目级（I-L）编码器和会话级（S-L）编码器捕获不同级别的项目嵌入，经过信息融合模块进行项目嵌入和反向位置嵌入融合，并通过软注意力模块得到全局会话表示，而在局部关系学习上借助权重线图卷积网络生成局部会话表示。此外，引入对比学习范式最大化全局会话表示和局部会话表示之间的互信息，以提高推荐性能。在多个真实数据集上的实验结果表明，CHT模型的推荐性能优于目前的主流模型。相较于次优模型S2-DHCN（Self-Supervised Hypergraph Convolutional Networks），在Tmall数据集上，所提模型的P@20最高达到了35.61%，MRR@20最高达到了17.11%，分别提升了13.34%和13.69%；在Diginetica数据集上，所提模型的P@20最高达到了54.07%，MRR@20最高达到了18.59%，分别提升了0.76%和0.43%，验证了所提模型的有效性。
