摘要
本发明公开一种基于知识感知自监督学习的长尾序列推荐算法，按照如下步骤：将用户‑物品交互二部图与知识图谱进行融合形成协同知识图谱；利用Transformer对原始长尾序列进行编码；在知识图谱中提取原始长尾序列的扩展序列；利用Transformer对扩展序列进行编码；利用自监督学习训练两种编码得到的长尾序列的嵌入；将训练好的长尾序列嵌入与物品嵌入进行内积得到预测评分，选取预测评分最高的N个物品作为推荐结果提供给目标用户，从而产生高精度的推荐结果，有效地解决了长尾序列长度短无法获得高精度推荐的问题。
