一种基于异质-同质交叉视图对比学习的长尾推荐方法和装置

本发明公开一种基于异质‑同质视图对比学习的长尾推荐方法和装置，其方法包括如下步骤：异构‑同构图联合建模：构建包含三个视角的图结构，分别建模用户‑物品交互、高阶协作关系和隐式语义关联；跨视图对比学习优化：通过残差聚合图编码器RAGE和双粒度对比损失实现异构‑同构信息融合；进行多目标联合训练。本发明能避免随机扰动导致的语义失真，平衡热门与冷门节点影响，缓解长尾分布偏差。