“研究团队提出了一种基于特征优化解耦的轻量化对比学习推荐算法，通过表示级数据增强的交叉对比学习方法生成嵌入，并利用自适应惩罚机制解耦特征维度间的相关性，从而优化嵌入表示的质量，提升推荐效果，为解决推荐系统中数据增强语义丢失与特征冗余问题提供解决方案。”