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申请/专利权人：南京工业大学;江苏省化工本质安全研究院
摘要：本发明提出了一种基于双向Transformer的对抗训练和对比学习序列推荐方法，包括以下步骤：获取数据集，对数据集进行预处理；用预处理过的数据集预训练生成模型；生成模型生成样本，用生成样本和从训练集采集样本组合预训练判别模型；通过强化学习和策略梯度使生成器和判别器进行对抗训练；采用对比学习方法辅助对抗训练，通过联合优化迭代更新直至生成模型收敛至最佳状态；将测试集放入训练好的生成模型生成序列推荐列表。本发明使用双向Transformer模型，通过策略梯度的对抗训练和对比学习方法，使其能够更准确地捕捉用户偏好和序列上下文的关系，提升推荐效果。
主权项：1.一种基于双向Transformer的对抗训练和对比学习序列推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：加载数据集，对数据集进行预处理，用训练集预训练生成模型；S2：生成模型生成样本，用生成样本和训练集样本预训练判别模型；S3：采用强化学习和策略梯度进行对抗训练；S4：通过蒙特卡洛采样正负样本，使用对比学习辅助训练；S5：通过联合优化构建损失函数以优化模型；S6：将测试集放入训练好的生成模型生成序列推荐列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 江苏省化工本质安全研究院 基于双向Transformer的对抗训练和对比学习序列推荐方法
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