公开(公告)号：CN118585893A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410613520.3

申请日：2024-05-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 邓江洲 ,  王淞立 ,  王永 ,  王鹏程 ,  郭翎子 ,  赵越 ,  何乙申 ,  蔡雨晴

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/214 ,  G06F18/10 ,  G06F18/25 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明提出的一种融合扩散模型的生成对抗网络推荐方法，包括从数据库中获取和清理数据信息，以获得所需信息；通过前向加噪过程不断向用户‑项目评分矩阵中规律地增加高斯噪声，以破坏原始评分记录并将该稀疏矩阵稠密化，并得到条件向量与真实样本；根据条件向量，生成器在潜向量空间中进行不同时刻下的大步数去噪，以得到预测评分矩阵；通过Masking操作来模拟原始评分矩阵的稀疏性，得到一个稀疏性与原始矩阵相同的预测评分矩阵；利用扩散模型后向过程，根据预测评分矩阵计算去噪后验分布，对条件向量去噪，并得到与真实样本对应的虚假样本用于判别器训练；通过判别器来判断不同时刻下的加噪矩阵的Wasserstein距离，并指导生成器的训练；对去噪后的预测评分集合进行排序，将预测评级较高的前k个项目推送给目标用户，以形成其个性化推荐列表。