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公开（公告）号CN117688255B | 申请号CN202311756110.6 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人北京理工大学 |
分类号G06F16/9536(2019.01), G06Q50/00(2024.01), G06N3/042(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/0895(2023.01) | 申请日2023-12-19 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601520575300005 | 源数据页码2263 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种基于双社交视图对比学习的推荐方法及系统，针对社交视图，实现两种基于三元社交视图增强方法的数据增强操作，在挖掘隐含的社交关系的同时，减弱社交网络带来的噪声，并引入结构一致性因子以衡量用户对扰动的抵抗能力，从而达到结合用户的社交辅助信息指导交互图增强过程的作用；针对用户‑物品交互二部图，采用概率引导增强方式，生成应用于对比任务的增强视图。本发明引入概率引导方法，直接指导用户‑物品交互二部图的增强及对比学习过程，有利于生成更精准、更个性化的推荐；本发明引入社交视图，并对社交视图中的结构信息进行挖掘，可以在有效补充更多的用户侧信息的同时，缓解用户‑物品交互二部图的监督信号稀疏的问题。
附图 1