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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明公开了一种减少流行度偏差的多视图群组推荐方法：首先设计了一个鉴别器来检测项目的偏差，使模型可以减轻项目端的流行度偏差以提升项目的公平性。其次为了弥补提升模型的公平性带来的推荐效用的损失，设计了组级、项目级、信任度级和成员级四个不同的视图，来捕捉群组、用户和项目三者之间的高阶交互信息。最后将群组的信任度与相似度结合丰富群组之间的数据。本发明方法考虑了群组推荐任务与公平任务的联系，通过多视图的方法使得模型能够更准确的表示群组偏好，并通过对抗训练能够减轻模型项目端的流行度偏见。该发明在推荐的效果和公平性上都得到了提升。
主权项：1.本发明公开了一种减少流行度偏差的多视图群组推荐方法，其主要有以下步骤：预处理，对多元信息表示学习，去除项目端的偏见，以及融合表示，并根据表示进行推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种减少流行度偏差的多视图群组推荐方法
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