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基于模型增强的双曲对比学习用于知识感知推荐
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内容提要

本研究提出了一种新的洛伦兹知识聚合机制及三种模型增强技术，解决了对比学习在用户-物品二部图和知识图中捕捉层次结构的不足，推荐效果提升达11.03%。

🎯

关键要点

  • 本研究提出了一种新的洛伦兹知识聚合机制。
  • 研究解决了对比学习在用户-物品二部图和知识图中捕捉层次结构的不足。
  • 提出了三种模型增强技术以提升推荐效果。
  • 推荐效果的最大改善达11.03%。
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标签

对比学习 推荐效果 洛伦兹知识聚合 用户-物品二部图 知识图
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