基于去噪多兴趣逻辑推理的长序列推荐方法

本发明公开一种基于去噪多兴趣逻辑推理的长序列推荐方法，涉及数据挖掘技术领域。本发明定义了两个偏好算子，并为两个偏好算子定义基于逻辑规则的映射函数，以获取对应物品的偏好概率嵌入，利用自注意力机制提取用户兴趣嵌入。最后，基于得到的用户兴趣嵌入进行逻辑推理，以推荐下一个物品，从而避免噪声物品对逻辑推理的负面影响，提高推荐的准确性。设计了一种多兴趣学习策略，包括IPD对比损失和ILR对比损失。IPD对比损失的功能是要求物品尽可能靠近多兴趣概率分布空间，而不仅仅是单一兴趣的概率分布。ILR对比损失的功能是确保逻辑推理时能够考虑用户的多个兴趣，而不是仅关注其主要兴趣。