一种基于自适应特征图对比学习的推荐方法以及装置

本发明涉及智能推荐技术，揭露了一种基于自适应特征图对比学习的推荐方法，包括：获取用户‑物品原始交互数据，并利用所述用户‑物品原始交互数据构建交互矩阵；对交互矩阵进行归一化处理得到归一化邻接矩阵，对归一化邻接矩阵进行数据增强得到重构交互数据；对归一化邻接矩阵进行多层图卷积操作得到第一交互特征，对重构交互数据进行多层图卷积操作得到第二交互特征；将第一交互特征以及第二交互特征进行加权求和处理，得到最终交互特征；输入所述最终交互特征至预训练完成的推荐模型得到最终推荐结果。本发明还提出一种基于自适应特征图对比学习的推荐装置、电子设备及存储介质。本发明可以提高物品推荐的精准度。