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申请/专利权人：烟台大学
摘要：本发明涉及数据预测推荐技术领域，尤其是涉及一种基于嵌入噪声和深浅层对比的物品推荐方法及系统。方法，包括获取目标用户的用户信息和项目信息；对获取的用户信息和项目信息进行矩阵分解，得到用户矩阵和项目矩阵，作为对比学习浅层信息；对用户矩阵和项目矩阵进行图神经网络前向传播操作，得到用户‑项目交互信息和项目‑用户交互信息，作为对比学习深层信息；将对比学习浅层信息和对比学习深层信息进行融合得到用户综合信息和项目综合信息；本发明通过基于矩阵分解的对比学习浅层部分，保留用户与项目交互的全局信息，弱化局部信息，从而保留反应用户对项目需求的全局辅助信息。
主权项：1.一种基于嵌入噪声和深浅层对比的物品推荐方法，其特征在于，包括：获取目标用户的用户信息和项目信息；对获取的用户信息和项目信息进行矩阵分解，得到用户矩阵和项目矩阵，作为对比学习浅层信息；对用户矩阵和项目矩阵进行图神经网络前向传播操作，得到用户-项目交互信息和项目-用户交互信息，作为对比学习深层信息；将对比学习浅层信息和对比学习深层信息进行融合得到用户综合信息和项目综合信息；对用户综合信息和项目综合信息进行非线性处理后，得到目标物品的推荐值；基于设定阈值，判断目标物品是否推送至目标用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 烟台大学 一种基于嵌入噪声和深浅层对比的物品推荐方法及系统
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