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本发明公开了一种基于多跳邻居负采样策略的推荐方法及系统，基于对比学习实现推荐，对比学习中采用基于高阶邻居的负采样策略，节点的多跳邻居被用作候选负样本，对于节点的结构邻居，选择k层图卷积神经网络(GCN)聚合的k跳邻居信息作为负样本(其中k为奇数)，该目标提取节点(用户或项目)的表示并嵌入邻居的表示。因此，本发明使用了一种更加简单高效的图对比学习方法来进行数据增强，结合图卷积网络获取邻居节点的嵌入来丰富自身节点的信息。该方法选择可靠、真实的硬负样本进行动态训练，从而减少选择假负样本的可能性，提高模
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117851673A
(43)申请公布日2024.04.09
(21)申请号202410033772.9
(22)申请日2024.01.09
(71)申请人大连海事大学
地址116026
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