【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于推荐算法，具体地，涉及一种基于双视图对比学习的去噪社交数据空间推荐方法及系统。
技术介绍
1、近年来，推荐系统已成为提升在线平台用户体验的强大工具，不仅显著改善了电商购物、短视频播放等场景下的用户体验，其相关技术也在互联网各个领域得到了广泛应用和深入研究。推荐系统通过分析用户的个性化兴趣，从海量信息中筛选出符合用户偏好的内容，已经普遍应用于电子商务、在线评论、广告平台等基础服务中，其核心在于学习用户兴趣并有效缓解信息过载问题。针对传统协同过滤方法中存在的数据稀疏性问题，许多推荐方法借助用户之间的社交连接来增强用户-物品交互建模。这一思路受到社会学研究的启发，即社会关系紧密的用户往往具有相似的偏好，而用户行为可能会受到其社交网络中信息交换的影响。已有研究表明，利用社交关系可以有效提升推荐性能，借助挖掘用户间的社交关系与行为模式，对推荐结果进行进一步优化，使之更贴合用户实际需求。例如，在社交平台中，基于好友关系和群组互动的推荐策略能有效增强用户间的互动和平台活跃度。因此，深入研究和优化社交推荐技术，对提升在线平台的用户体验和商...
【技术保护点】
1.一种基于双视图对比学习的去噪社交数据空间推荐方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述推荐方法，其特征在于：步骤1具体为：
3.根据权利要求2所述推荐方法，其特征在于：步骤2具体为：
4.根据权利要求3所述推荐方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述推荐方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述推荐方法，其特征在于：步骤3具体为：
7.根据权利要求6所述推荐方法，其特征在于：步骤4具体为：
8.一种基于双视图对比学习的去噪社交数据空间推荐系统，其特征在于：所述推荐系统用于执行如权...
【技术特征摘要】
1.一种基于双视图对比学习的去噪社交数据空间推荐方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述推荐方法，其特征在于：步骤1具体为：
3.根据权利要求2所述推荐方法，其特征在于：步骤2具体为：
4.根据权利要求3所述推荐方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述推荐方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述推荐方法，其特征在于：步骤3具体为：
7.根据权利要求6所述推荐方法，其特征在于：步骤4具...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩启龙，卢丹，李鑫，於志文，宋洪涛，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：
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