基于多层次视图对比学习的知识感知推荐算法
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摘 要：现有基于图神经网络（GNN）的推荐模型存在一个自然的缺陷，即稀疏监督信号问题且在关系建模中是粗粒度的，模型不能在更细粒度层面识别用户项目交互关系，这可能会使模型的实际性能在一定程度上下降。受对比学习在挖掘监督信号方面的成功启发，提出了一个基于多层次视图对比学习的知识感知推荐算法框架（knowledge-aware recommendation algorithm based on multi-level view contrastive learning，KRMVC）。（剩余20594字）