基于多尺度对比学习双塔模型的在线群组推荐方法及系统

本申请公开了基于多尺度对比学习双塔模型的在线群组推荐方法及系统，属于人工智能技术领域，该方法包括：首先，系统获取并预处理在线群组推荐的相关信息，生成用户的群组序列、用户初始表征、事件初始表征以及用户和事件的邻居集合；模型的左塔由序列编码网络构成，包括群组嵌入编码层、序列初始编码层和相似用户编码层，旨在提取用户群组的序列表征；右塔则由群组编码网络组成，包含意见融合层和特征聚合层，用于生成群组的最终表征；对比学习网络包括群组‑群组、序列‑序列和序列‑群组对比层，构建相应的对比损失函数；通过优化损失函数，训练得到多尺度对比学习双塔优化模型，最终实现精准的个性化的群组推荐结果。