基于模型增强的双曲对比学习用于知识感知推荐

本研究解决了现有对比学习在用户-物品二部图和知识图中无法有效捕捉层次结构的问题。提出了一种新的洛伦兹知识聚合机制，以及三种模型级增强技术，从而避免用户偏好的转变，显著提升了推荐效果，最大改善达11.03%。

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%。