一种融合多维评分的双通道图卷积对比学习推荐方法及系统

本发明公开一种融合多维评分的双通道图卷积对比学习推荐方法及系统，属于深度学习技术领域。多维评分系统是近年来在各大在线平台兴起的一种新的评分系统，其中既包括用户对项目的总评分，又包括用户对项目在不同属性上的评分，能够全面、细致地反映用户偏好。然而，现有的个性化推荐算法大多是面向仅包含总评分的单维评分系统的，忽略了用户在不同维度的细粒度偏好及其与总评分之间的复杂关系。基于此，提出一种融合多维评分的双通道图卷积对比学习推荐方法，综合运用图卷积神经网络和注意力机制学习用户和项目的粗、细粒度表征，并通过双通道对比学习建模各属性与总评分之间的高阶复杂关系，在优化用户属性偏好及表征向量的同时，有效避免外部噪声的引入，为用户提供高质量的个性化推荐结果。