基于元學(xué)習(xí)的多視圖對(duì)比融合冷啟動(dòng)推薦算法

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摘 要：針對(duì)當(dāng)前冷啟動(dòng)推薦模型在處理異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)時(shí)難以充分挖掘結(jié)構(gòu)與語(yǔ)義信息，以及忽略網(wǎng)絡(luò)中用戶行為屬性的問題，提出了一種基于元學(xué)習(xí)的多視圖對(duì)比融合冷啟動(dòng)推薦算法（MVC-ML）。該算法在模型層和數(shù)據(jù)層雙重作用下，有效緩解了冷啟動(dòng)問題。在MVC-ML算法框架中，首先通過元路徑視圖提取異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的高階語(yǔ)義信息；其次，利用網(wǎng)絡(luò)模式視圖捕獲網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征；再接著，通過聚類視圖分析用戶行為屬性信息；最后，運(yùn)用對(duì)比學(xué)習(xí)方法，將上述三個(gè)視圖中提煉的信息進(jìn)行綜合融合，以生成準(zhǔn)確的表示向量。（剩余18028字）