一种自适应频率的对比学习的图协同过滤推荐方法

本申请涉及机器学习技术领域，特别是涉及一种自适应频率的对比学习的图协同过滤推荐方法。所述方法包括：使用谱GNN生成第一嵌入表示；基于用户‑项目交互矩阵对应的邻接矩阵，形成自适应频率信号提取器；使用所述自适应频率信号提取器从第一嵌入表示中提取得到低频嵌入表示、中频嵌入表示和高频嵌入表示；基于所述低频嵌入表示、中频嵌入表示和高频嵌入表示，生成混合嵌入表示，并进行对比学习与推荐预测；基于所述对比学习的损失函数和推荐预测的损失函数，迭代训练生成图协同过滤推荐模型。本申请的一种自适应频率的对比学习的图协同过滤推荐方法，能够动充分利用不同频率信号，提升谱GNN的性能。