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摘要：本发明公开了一种基于社区感知与多尺度图对比学习的推荐方法，属于社交网络推荐技术领域，包括如下步骤：步骤1、获取社交网络中用户与商品之间的关系，根据用户与商品之间是否存在链接关系建立属性图；步骤2、通过社区感知图增强模块进行拓扑结构增强和节点特征增强，得到三个增强视图；步骤3、将三个增强视图经过图神经网络编码器获得节点表示；步骤4、通过多尺度图对比模块捕获多尺度表示进行模型参数的优化；步骤5、通过社交网络属性信息学习模块学习用户和商品信息的向量表示，进行个性化的推荐。本发明从以上步骤来探索社交网络中的多尺度信息，为用户推荐更准确的商品。
主权项：1.一种基于社区感知与多尺度图对比学习的推荐方法，其特征在于，搭建图神经网络推荐模型，并根据用户的行为和属性信息进行个性化推荐；图神经网络推荐模型包括社区感知图增强模块、图神经网络编码器、多尺度图对比模块、社交网络属性信息学习模块；推荐方法具体包括如下步骤：步骤1、获取社交网络中用户与商品之间的关系，根据用户与商品之间是否存在链接关系建立属性图；步骤2、通过社区感知图增强模块进行拓扑结构增强和节点特征增强，得到三个增强视图；步骤3、将三个增强视图经过图神经网络编码器获得节点表示；步骤4、通过多尺度图对比模块捕获多尺度表示进行模型参数的优化；步骤5、通过社交网络属性信息学习模块学习用户信息的向量表示，进行个性化的推荐。
全文数据：
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百度查询： 山东科技大学 一种基于社区感知与多尺度图对比学习的推荐方法
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