基于对偶协同超图的模态缺失下教育资源推荐方法及系统

本发明公开了一种基于对偶协同超图的模态缺失下教育资源推荐方法及系统。该方法包括：S1、构建用户‑资源交互图及资源共现图，通过邻接矩阵记录连接关系，并采用多模态编码提取资源特征；S2、针对模态缺失问题，计算资源节点间置信度，采用通道内扩散与通道间传播的两阶段特征补全策略；S3、构建用户超图与模态超图，通过对偶协同超图神经网络实现跨模态协同信号传播，分别捕捉用户偏好与模态内特征融合；S4、对待推荐用户进行多模态嵌入融合，计算推荐偏好得分实现个性化推荐。该方法有效解决了模态缺失场景下的个性化推荐问题，可适配教育场景的复杂需求。