一种基于噪声增强与图注意力网络的知识协同推荐方法

本公开是关于一种基于噪声增强与图注意力网络的知识协同推荐方法，包括：构建协同知识图谱，协同知识图谱以三元组的结构形式表示；对三元组的实体和关系进行向量化处理，计算向量化处理过程的第一排序损失；引入注意力机制对向量化处理后的三元组进行权重分配，沿着高阶连通性递归地传播嵌入，得到各传播层递归更新的实体表示；向实体表示添加噪声向量来构建正样本对，采用多级对比学习算法对正样本对进行对比学习，得到节点增强表示和总对比学习损失；根据节点增强表示计算交互概率，得到第二排序损失，计算目标损失，当目标损失迭代至最小时，得到目标交互概率，根据目标交互概率完成推荐。本公开提升推荐效果的同时减少不必要的计算开销。