公开(公告)号：CN119829844A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202510028963.0

申请日：2025-01-08

Applicant: 辽宁大学

Inventor： 丁琳琳 ,  李默 ,  韩一鸣 ,  刘婷婷 ,  何云凤 ,  赵钊淞

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q30/0601 ,  G06F18/20 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082 ,  G06N3/0895

Abstract: 一种基于边权重引导对比学习的二部图链接预测系统及其推荐方法，涉及推荐系统技术领域。系统包括数据预处理单元、嵌入单元、权重引导的边注意力单元、双层对比学习单元、融合学习单元和预测单元。基于上述系统，本发明方法通过权重引导的边注意力机制，动态聚合邻居信息，使模型能自适应关注重要的连接关系；采用双层对比学习框架，全面捕获局部交互模式和全局结构相似性；提出权重‑度数平衡的负采样策略，生成高质量的负样本，在稀疏网络中表现出色；提出统一的学习框架，融合分类和对比学习目标，实现了局部和全局结构的优化。本发明有效提高了推荐系统的准确性和效率，适用于大规模、稀疏的用户‑物品交互数据，具有广泛的应用前景。