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公开(公告)号：CN118113938A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410303019.7
申请日：2024-03-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/042 , G06N3/0895 , G06N3/0464 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明公开一种基于对比学习和多行为语义增强的推荐方法，采用多任务的形式，结合了对比学习和多行为推荐任务来提高多行为推荐方法的推荐性能。该推荐方法设置了一个新型的多行为图卷积算法，利用用户的目标行为嵌入引导每一个辅助行为嵌入的生成。此外，我们还采用独特的聚合机制融合来自不同的行为的语义信息，使其能够识别特定类型的行为偏好信号。在对比学习任务中，通过跨不同行为下相同用户作为正对，构建用户结构对比学习任务强化用户在不同行为下潜在的依赖关系并提高了用户嵌入的表征能力。有效的提高了推荐模型的总体性能和用户语义信息的刻画能力。
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