一种基于知识图谱对比学习和采样的长尾推荐算法

本发明公开一种基于知识图谱对比学习和采样的长尾推荐算法，可以解决推荐算法中的长尾问题，具体步骤如下：获取用户‑物品交互图和知识图谱，根据用户‑物品交互图和知识图谱构建协同知识图；在协同知识图上使用两个数据增强算子生成两个数据视图；基于关联感知的关系剪枝；基于知识感知的候选样本选择；基于关系感知注意力的高阶知识聚合；使用用户和物品向量内积以预测推荐评分；迭代训练直至参数最优，并选取所述预测评分的降序排序集合的前N项作为推荐结果，并推荐给用户。