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一种基于图对比学习的多样化推荐方法 

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申请/专利权人:广东工业大学

摘要:现如今,图计算尤其是图神经网络等技术获得了快速的发展以及广泛的应用。随着研究人员对推荐系统的不断研究,他们不满足于追求推荐系统的准确性,开始在其他方向研究推荐系统。推荐系统的多样性研究逐渐丰富起来。本发明提出了一种基于图对比学习的多样化推荐方法,通过对图卷积神经网络GCN进行改造,利用图对比学习的方法进行多样化的推荐。具体来说本专利将GCN邻居聚合阶段应用基于最大熵的邻居选择模块,选择多样化的邻居子集聚合;设计层注意力模块利用高阶邻居信息缓解过平滑问题;利用类平衡损失函数实现长尾物品的学习;设计图对比学习方法缓解数据稀疏等问题。

主权项:1.一种基于图对比学习的多样化推荐方法,其特征在于包含以下步骤:S1:多样化图卷积网络;S2:视图生成器;S3:损失重新加权;S4:模型训练。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 广东工业大学 一种基于图对比学习的多样化推荐方法

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