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公开(公告)号：CN117932147A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410060729.1
申请日：2024-01-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/0601 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了基于双曲空间对比学习的协同过滤推荐方法及系统，能够利用双曲空间对比学习技术实现协同过滤推荐，充分利用双曲空间优势缓解推荐系统中存在的数据稀疏性问题，从而使得推荐计算结果更准确，改进推荐系统的性能，提高用户体验，适用于多种在线平台和应用。本发明技术方案为：首先处理原始用户物品交互数据，构造用户物品交互图。定义双曲空间。确定用户和物品的双曲空间初始表示向量。构建推荐主任务模型。构建对比学习辅助任务模型。将推荐主任务和对比学习辅助任务结合进行多任务学习。本发明将对比学习引入基于双曲空间的协同过滤推荐方法，通过对比学习提供额外的自监督信号，弥补了数据稀疏性对现有推荐方法的影响。
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