一种基于双重去偏对比学习的推荐方法

本发明公开了一种基于双重去偏对比学习的推荐方法，包括如下步骤，S1、构建“用户‑物品”交互图。S2、对获取到的“用户‑物品”交互数据执行图卷积操作；S3、设计去偏的用户‑用户对比损失、去偏的物品‑物品对比损失和去偏的用户‑物品对比损失。S4、引入用户和物品的类中心矩阵，及用户和物品的类标签矩阵。基于用户和物品的类中心矩阵，构建用户与其类中心的对比损失和物品与其类中心的对比损失。S5、结合推荐损失、用户与其类中心的对比损失、物品与其类中心的对比损失、去偏的用户‑用户对比损失、去偏的物品‑物品对比损失和去偏的用户‑物品对比损失，得到本发明的最终损失：S6、将数值较高且未被观测过的前K个物品推荐给相应的用户。