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摘 要：
為了緩解推薦系統(tǒng)中隨機(jī)初始化用戶和物品的嵌入、忽視不同卷積層的重要程度以及負(fù)樣本數(shù)量太少且質(zhì)量不高的問題，提出了一種基于鄰接矩陣優(yōu)化和負(fù)采樣的圖卷積推薦方法（graph convolution recommendation method based on adjacency matrix optimization and negative sampling，AMONS）。（剩余16648字）
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基于鄰接矩陣優(yōu)化和負(fù)采樣的圖卷積推薦
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