基于多模态特征去噪自适应融合的个性化推荐方法

本申请公开了一种基于多模态特征去噪自适应融合的个性化推荐方法，可应用于图神经网络技术领域。本申请通过对多模态原始特征进行小波变换频域去噪得到去噪后多模态特征，并对去噪后多模态特征进行融合得到频率融合特征，同时基于节点度敏感性对用户与物品的交互图进行裁剪得到归一化后邻接矩阵；然后根据归一化后邻接矩阵构建用户与物品的协同表示，以及根据去噪后多模态特征构建用户与物品的模态表示后，根据频率融合特征、用户与物品的协同表示和用户与物品的模态表示生成用户行为模式与模态特征的最终融合表示，再根据最终融合表示进行物品推荐预测，可以提高物品推荐结果的准确度，满足相关领域推荐内容的个性化需求。