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以下是一个基于对比学习的推荐系统开发方案,使用Python在PyCharm中实现。本文将详细阐述技术原理、系统设计和完整代码实现。


基于对比学习的推荐系统开发方案

一、技术背景与原理

1.1 对比学习核心思想

对比学习(Contrastive Learning)通过最大化正样本相似度、最小化负样本相似度,在隐空间学习高质量表示。在推荐系统中:

  • 正样本:用户实际交互过的物品对
  • 负样本:用户未交互的随机物品对
  • 核心损失函数:NT-Xent(Normalized Temperature-Scaled Cross Entropy)

1.2 推荐系统架构

http://www.dtcms.com/wzjs/50037.html

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