技術特征：

1.一種基于跨視圖對比學習的多樣化云原生服務推薦方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

2.如權利要求1所述的基于跨視圖對比學習的多樣化云原生服務推薦方法，其特征在于，所述步驟1的過程如下：

3.如權利要求2所述的基于跨視圖對比學習的多樣化云原生服務推薦方法，其特征在于，所述步驟1.1中，服務數據集包含以下信息：

4.如權利要求1～3之一所述的基于跨視圖對比學習的多樣化云原生服務推薦方法，其特征在于，所述步驟2的過程如下：

5.如權利要求4所述的基于跨視圖對比學習的多樣化云原生服務推薦方法，其特征在于，所述步驟2.2中，單項服務視圖中的用戶向量和云原生服務向量的構建過程如下：

6.如權利要求4所述的基于跨視圖對比學習的多樣化云原生服務推薦方法，其特征在于，所述步驟2.3中，組合服務視圖中的用戶向量、云原生服務向量和服務組合向量的構建過程如下：

7.如權利要求1～3之一所述的基于跨視圖對比學習的多樣化云原生服務推薦方法，其特征在于，所述步驟3的過程如下：

8.如權利要求7所述的基于跨視圖對比學習的多樣化云原生服務推薦方法，其特征在于，所述步驟3.4中，通過數據增強操作，構造用戶樣本對和服務樣本對的過程如下：

9.如權利要求1～3之一所述的基于跨視圖對比學習的多樣化云原生服務推薦方法，其特征在于，所述步驟4的過程如下：

10.如權利要求9所述的基于跨視圖對比學習的多樣化云原生服務推薦方法，其特征在于，所述步驟4.3中，列表內相似性的計算過程過程如下：

技術總結
一種基于跨視圖對比學習的多樣化云原生服務推薦方法，首先創(chuàng)建服務數據集，抽取圖結構，包括用戶?服務圖、用戶?組合圖和組合?服務圖，然后，進行多樣化推薦視圖劃分；針對多樣化推薦視圖中的圖結構，利用圖編碼器進行編碼，構建單項服務視圖的用戶向量、云原生服務向量，以及組合服務視圖的用戶向量、云原生服務向量和服務組合向量；對單項服務視圖以及組合服務視圖中的用戶、云原生服務向量進行數據增強操作，構造用戶樣本對和服務樣本對，基于用戶樣本對和服務樣本對開展跨視圖對比學習；計算服務推薦分數和列表內相似性，根據服務推薦分數和列表內相似性進行多樣化服務推薦。本發(fā)明優(yōu)化服務推薦體驗，提高服務推薦結果的多樣性程度。

技術研發(fā)人員：陸佳煒,李端倪,蔡萬闖,王琪冰,肖剛,施佳程
受保護的技術使用者：中國計量大學
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/9