提出了一种新的多行为推荐模型Disen-CGCN,能够有效地捕捉用户在不同行为中对不同因素的偏好,并实现用户和物品在行为之间的个性化特征转换。
提出了一种基于知识图谱的多意图对比学习模型(KAMCL)来探索不同行为背后的用户意图,并利用对比学习来缓解数据稀疏问题,从而提高多行为推荐的准确性。