一种抑制多行为中流行偏差的数据增强推荐方法

本发明公开一种抑制多行为中流行偏差的数据增强推荐方法，采用多任务共同优化的形式，结合因果推断和数据增强等技术抑制了多行为推荐下的流行度偏差问题。该推荐方法设置了一个新型的流行度噪声感知权重矩阵，根据项目本身的流行度自适应地分配在不同行为下的干预权重。此外，该方法还通过模拟用户对尾部项目的交互，增强长尾项目嵌入的表示，并利用多源数据融合挖掘流行项目中的用户偏好，在保证推荐质量的同时，有效抑制了流行偏差问题。