联合多粒度流行度感知的图协同过滤推荐模型

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摘 要：针对现有图卷积推荐系统在捕捉用户个性化项目特征敏感性方面的不足，提出一种联合多粒度流行度感知的图协同过滤推荐模型。首先，采用多粒度流行度特征建模，有效缓解用户与项目交互矩阵的高稀疏性问题，从而揭示用户偏好在不同流行度特征上的细微差异。其次，引入对比学习辅助任务，通过自监督学习增强节点表达。最后，联合优化有监督推荐任务与自监督学习辅助任务，获得更加准确的推荐。（剩余209字）

试读结束

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