发明 2023112313218 一种基于表征解耦的图协同过滤推荐方法
未下证 计算机软件 卷积神经网络 自然语言处理 解耦模型 图像处理 1人
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本发明涉及一种基于表征解耦的图协同过滤推荐方法，属于计算机技术领域。该方法包括以下步骤：S1：获取数据集；S2：数据预处理；S3：将数据构造成用户‑项目二分图；S4：构造图卷积模块，结合用户特征，项目特征，图结构来生成用户项目的嵌入；S5：构造top‑K生成器形成新的用户‑项目二分图，用户‑用户二分图，项目‑项目二分图；S6：图解耦层将预训练的用户项目嵌入进行解耦，生成最终的用户项目嵌入，并通过内积得到最终的推荐结果。本发明解决了基于图协同过滤的推荐算法中，因用户项目交互噪声以及图卷积层带来的嵌入语义不清的问题，使得推荐性能在原有的图协同过滤模型上获得提高。
