一种基于扩散模型的自监督学习多模态推荐方法及系统

本发明公开了一种基于扩散模型的自监督学习多模态推荐方法及系统，本发明包括为多模态推荐模型在训练时采用的损失函数包括将用户物品的归一化交互矩阵采用扩散模型生成用户物品协作图、进行ID引导和提取模态语义共性以获得ID引导的协作图和各个模态引导的协作图，并分别计算ID引导模态表示的损失和增强语义一致性的损失并求和得到的自监督损失。本发明旨在使用扩散模型生成交互数据以注入模态信息以及ID信息，将注入后的数据进行对比来满足模态对齐、ID引导的特征表示并在自监督学习中注入模态感知的协作信号，从而获得有效的自监督损失来提升多模态推荐系统的推荐准确性。