跨模态多视角自监督的个性化食谱推荐异构图网络

摘要：

为了更好地建模食物不同内容信息之间的关系,提出一种基于跨模态多视角自监督异构图网络的个性化食物推荐模型.首先,基于用户? 食物以及食材,构建异构图;其次,基于信息传递,学习建模信息之间的复杂层级关系;再次,利用食物节点特征? 食物食材特征以及食物图像特征,构建跨模态多视角对比自监督学习任务增强食物节点的表示;最后,利用用户表示以及基于注意力模块融合得到的食物综合表示完成食物推荐.在大规模食物推荐数据集上的实验结果表明,该方法比最优的基线方法在AUC,NDCG@10和Recall@10这3个指标上分别提升6.35％,8.13％和11.7％,从而证明了该方法的有效性.

关键词：食物推荐、异构图、自监督学习、多视角、跨模态

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;中国科学院前沿科学重点研究计划项目;北京市自然科学基金

在线出版日期：2023-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：413-422