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提出一个改进的基于生成对抗网络的协同过滤(CFGAN)的模型，通过引入增强的置换注意力机制，强化其面向稀疏数据集的特征聚焦能力，并考虑用户可能交互物品对推荐结果的影响.此外，将协同用户社交网络从用户反馈中提取的语义好友特征嵌入CFGAN,以实现负样本的个性化抽取，进一步提升模型面向稀疏数据场景的推荐效果.
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福州大学学报(自然科学版)
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2023
Issue： 04
Volume： 51
Page： 467-474
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