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申请/专利权人：安徽工程大学
摘要：本发明公开一种基于对比学习的上下文增强对话推荐方法，包括步骤一、构造会话兴趣图及紧密的全局会话图的转换，步骤二、添加上下文向量并由上下文向量传递相邻项之外的信息；步骤三、引入对比学习进行高准确率会话推荐；本发明通过引入对比学习对行为序列本身所携带的噪音以及在构建跨会话图过程中引入的噪音信息都有很好的缓解效果，降低鲁棒性的同时提高性能；同时由上下文向量提供一种自然的方式来传递相邻项之外的信息，使得图神经网络在进行节点表示学习时得到更多的信息，同时方法精简，适用各种不同环境下会话推荐模型的优化增强，具备很好的泛用性。
主权项：1.一种基于对比学习的上下文增强对话推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、先通过计算项目对之间的相似性来构造会话兴趣图，将松散的项目序列转换为紧密的全局会话图；步骤二、为全局会话图中的每个会话添加一个上下文向量，由上下文向量以自然的方式传递相邻项之外的信息；步骤三、引入对比学习，通过联合优化对比自监督任务和推荐任务增强对交互噪音的鲁棒性，进行高准确率会话推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工程大学 一种基于对比学习的上下文增强对话推荐方法
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