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公开(公告)号：CN117056597A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310991236.5
申请日：2023-08-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N3/042 , G06N3/0895 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于噪声增强的对比学习图推荐方法。该方法包括以下步骤：1、在嵌入模块中利用用户项目交互关系构造用户项目二部图并初始化用户项目的特征表示；2、在用户项目消息传递模块中捕获涉消息传递下用户项目之间的隐式关系以及具有高阶关系的感知协作信号；3、在图对比模块中利用噪声进行图增强，通过对比正负样本使节点分布更加均匀；4、在预测模块中对每个用户和物品的最终表征进行点积获得最后的预测值。本发明能够缓解流行度偏差以及数据稀疏性问题，提高推荐精度，实现良好的个性化推荐效果。
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