摘要
本发明提出了一种基于数据空间互信息的公平多模态推荐方法及其系统,首先获得多模态推荐系统数据集,将数据集进行预处理,并划分为训练集和测试集;然后构建基于数据空间互信息的公平多模态推荐系统模型;使用训练集数据对构建的基于数据空间互信息的公平多模态推荐系统模型进行训练;使用测试集数据对训练好的基于数据空间互信息的公平多模态推荐系统模型进行预测,获得预测推荐结果。本发明能够通过去除用户的敏感属性达到最后推荐的准确性和公平性的权衡,适用于推荐系统领域中的公平多模态推荐系统技术。
技术关键词
推荐系统
多模态
推荐方法
训练集数据
贝叶斯个性化排序
隐私保护能力
过滤器
模块
卷积技术
网络
项目
学习器
计算机
对抗性
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