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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明提出的一种融合扩散模型的生成对抗网络推荐方法，包括从数据库中获取和清理数据信息，以获得所需信息；通过前向加噪过程不断向用户‑项目评分矩阵中规律地增加高斯噪声，以破坏原始评分记录并将该稀疏矩阵稠密化，并得到条件向量与真实样本；根据条件向量，生成器在潜向量空间中进行不同时刻下的大步数去噪，以得到预测评分矩阵；通过Masking操作来模拟原始评分矩阵的稀疏性，得到一个稀疏性与原始矩阵相同的预测评分矩阵；利用扩散模型后向过程，根据预测评分矩阵计算去噪后验分布，对条件向量去噪，并得到与真实样本对应的虚假样本用于判别器训练；通过判别器来判断不同时刻下的加噪矩阵的Wasserstein距离，并指导生成器的训练；对去噪后的预测评分集合进行排序，将预测评级较高的前k个项目推送给目标用户，以形成其个性化推荐列表。
主权项：1.一种融合扩散模型的生成对抗网络推荐方法，以进一步优化推荐性能，包括如下：数据采集及准备模块，用于对数据库中收集的数据进行获取和清洗，以得到需要信息。前向加噪模块，用于通过扩散模型前向过程，向原始评分矩阵不断注入高斯噪声来破坏原始分布，以得到两个稠密矩阵，并应用于后续生成器和判别器的训练。潜向量空间去噪模块，用于潜向量空间中生成器在条件向量指导下进行不同时刻下的大步数去噪，以得到预测评分矩阵。Masking模块，用于得到与原始数据稀疏性相同的预测评分矩阵，并屏蔽未评分项目的损失梯度。后向去噪模块，用于利用扩散模型后向过程，根据预测评分矩阵计算去噪后验分布，对条件向量去噪。判别器模块，用于根据通过判别器来判断不同时刻下的加噪矩阵的Wasserstein距离，并指导生成器的训练。推荐结果获取模块，用于根据后向去噪过程，将预测评分进行去噪后内部排序，将预测评分较高的前k个项目推送给目标用户，以形成其个性化推荐列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种融合扩散模型的生成对抗网络推荐方法
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