DCGC вводит сеть двойного внимания конволюции и групповое контрастное обучение для улучшения заполнения редких тензоров. Метод захватывает сложные взаимодействия между модами и снижает уязвимость к редкости данных за счёт самосупервизированных сигналов, превосходя современные методы на датасетах трафика и рекомендаций.