[发明专利]一种基于双重对比学习的物品推荐方法及装置在审
| 申请号： | 202310521595.4 | 申请日： | 2023-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN116485502A | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 唐杰;张丹;耿阳李敖;东昱晓 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06Q30/0601 | 分类号： | G06Q30/0601;G06N3/0895;G06N3/04;G06F18/22;G06F16/9536 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 韩海花 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双重对比学习的物品推荐方法及装置，该方法包括：获取用户与物品的交互记录信息，并构建目标推荐模型RecDCL；将交互记录信息输入编码器得到用户和物品的当前表征，并计算FCL的目标函数；其中，FCL的目标函数，包括基于当前表征的互相关矩阵计算的对齐性损失和基于当前表征计算的一致性损失；基于当前表征对应的历史表征得到的扰动表征计算BCL的目标函数，并对FCL的目标函数和BCL的目标函数进行联合优化；基于优化后的联合目标函数的损失计算结果计算用户和物品的相似度，并根据相似度计算结果对物品列表进行排序，以根据物品排序结果预测用户点击的物品。本发明可以高效精确的预测用户点击的物品。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双重 对比 学习 物品 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
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