基于知识图谱增强与负样本对比学习的协同推荐算法

本发明公开了一种基于知识图谱增强与负样本对比学习的协同推荐算法，通过知识图谱感知嵌入模块、卷积聚合增强模块、视图对比学习模块和自适应对比损失模块实现，属于信息推荐技术领域。本发明通过知识图谱感知嵌入与图卷积网络聚合高阶语义，有效缓解知识图谱中的信号稀疏问题；结合视图对比学习筛选高质量子视图及硬负采样机制，抑制噪声干扰，提升嵌入表示鲁棒性；实验表明，该方法在Recall@20和NDCG@20指标上显著优于主流模型，兼顾推荐准确性与抗噪能力。