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申请/专利权人：重庆理工大学
摘要：本发明提出了一种困难负样本监督对比学习的推荐方法，包括：S1，从用户项目交互图中进行锚点采样，选取当前以用户为中心的用户项目交互的嵌入表示，然后将用户项目交互的嵌入表示通过多层网络传播模型，得到增强后的用户项目的嵌入表示；根据增强后的用户项目的嵌入表示计算交互边的选取概率，获取原理交互图和信息补充图；并根据原理交互图和信息补充图的交互嵌入表示的概率选取重要信息组建原理交互子图；S2，采用Transformer对原理交互子图进行编码，然后将编码后的嵌入表示输入LightGCN中，得到增强后的嵌入表示；计算用户对每个项目的概率分数，选择概率分数最高的项目推荐给用户。本发明解决了对比学习手动生成对比视图产生的用户兴趣偏差和流行度偏见问题。
主权项：1.一种困难负样本监督对比学习的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，从用户项目交互图中进行锚点采样，选取当前以用户为中心的用户项目交互的嵌入表示，然后将用户项目交互的嵌入表示通过多层网络传播模型，得到增强后的用户项目的嵌入表示；根据增强后的用户项目的嵌入表示计算交互边的选取概率，获取原理交互图和信息补充图；并根据原理交互图和信息补充图的交互嵌入表示的概率选取重要信息组建原理交互子图；S2，采用Transformer对原理交互子图进行编码，然后将编码后的嵌入表示输入LightGCN中，得到增强后的嵌入表示；利用增强后的嵌入表示，计算用户对每个项目的概率分数，选择概率分数最高的项目推荐给用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 一种困难负样本监督对比学习的推荐方法
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