图神经网络推荐系统综述

吴静; 谢辉; 姜火文

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推荐系统(RS)因信息冗杂繁多而诞生。由于数据形式的多样化、复杂化以及数据信息量稀疏性,传统的推荐系统已经不能很好地解决目前的问题。图神经网络(GNN)能从图中对边和节点数据进行特征提取和表示,对处理图结构数据具有先天优势,因此在推荐系统中蓬勃发展。将近年的主要研究成果进行了梳理并加以总结,着重从方法、问题两个角度出发,系统性地综述了图神经网络推荐系统。首先,从方法层面阐述了图卷积网络推荐系统、图注意力网络推荐系统、图自动编码器推荐系统、图生成网络推荐系统、图时空网络推荐系统等五大类的图神经网络推荐系统;接着,从问题相似性出发,归纳出序列推荐问题、社交推荐问题、跨域推荐问题、多行为推荐问题、捆绑推荐问题以及基于会话推荐问题等六大类问题;最后,在对已有方法分析和总结的基础上,指出了目前图神经网络推荐系统研究面临的难点,提出相应的研究问题以及未来研究的方向。

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来源
《计算机科学与探索》 |2022年第10期|2249-2263|共15页
作者
吴静; 谢辉; 姜火文;
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作者单位

江西科技师范大学数学与计算机科学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图神经网络(GNN); 推荐系统(RS); 图卷积网络(GCN);

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