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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明公开了一种基于多行为对比学习的推荐方法及系统，属于推荐系统技术领域。包括：获取用户的多行为交互图和知识图谱；将多行为交互图和对应的知识图谱输入推荐模型进行处理，获取推荐项目；训练推荐模型具体包括：将多行为交互图数据集输入行为感知模块进行行为间对比学习和行为内对比学习，生成多行为信息用户项目嵌入表征；将知识图谱数据集输入知识增强模块进行分层对比学习，生成知识图谱用户项目嵌入表征；将多行为信息用户项目嵌入表征和知识图谱用户项目嵌入表征关联，基于预设的损失函数对推荐模型进行优化。能够提高个性化推荐的准确性和鲁棒性，解决了现有辅助信息存在噪声以及无法提取多行为中有效信息，影响推荐准确性的问题。
主权项：1.基于多行为对比学习的推荐方法，其特征在于，包括：获取用户的多行为交互图和对应的知识图谱；将多行为交互图和对应的知识图谱输入训练好的推荐模型进行处理，获取推荐项目；其中，训练所述推荐模型具体包括：构建多行为交互图数据集和对应的知识图谱数据集；将多行为交互图数据集输入预设的行为感知模块进行行为间对比学习和行为内对比学习，生成多行为信息用户项目嵌入表征；将知识图谱数据集输入预设的知识增强模块进行分层对比学习，生成知识图谱用户项目嵌入表征；将多行为信息用户项目嵌入表征和知识图谱用户项目嵌入表征关联，基于预设的损失函数对所述推荐模型进行优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 基于多行为对比学习的推荐方法及系统
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