基于异质图神经网络的推荐算法研究

陈卓; 李涵; 杜军威

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基于图神经网络的推荐算法通过从图中获取知识,提高了推荐的可解释性.然而随着推荐系统网络数据规模的不断扩大,用户-项目评分矩阵呈现出稀疏性问题,图神经网络难以学习到高质量的网络节点特征,导致推荐质量下降.本文将图神经网络与异质信息网络相结合,提出一种基于异质图神经网络的推荐算法.该算法使用异质信息网络对多源异质数据进行联合解码,将注意力机制引入用户-项目交互网络和用户社交网络的用户、项目聚合表示过程,从而实现用户-项目交互和用户社交两类网络间的节点及拓扑结构特征的有效融合.两个公开数据集上的对比实验结果表明,本文提出的算法在不断稀疏化的数据集上的推荐误差比基线方法少40%.

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来源
《湖南大学学报：自然科学版》 |2021年第10期|137-144|共8页
作者
陈卓; 李涵; 杜军威;
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作者单位

青岛科技大学信息科学技术学院;

山东青岛266061;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
图神经网络; 异质信息网络; 推荐; 网络表示学习;

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