面向推荐系统的图卷积网络

葛尧; 陈松灿

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cqvip:图卷积网络是一种针对图信号的深度学习模型,由于具有强大的特征表征能力得到了广泛应用.推荐系统可视为图信号的链接预测问题,因此近年来提出了使用图卷积网络解决推荐问题的方法.推荐系统中存在用户与商品间的异质顶点交互和用户(或商品)内部的同质顶点交互,然而,现有方法中的图卷积操作要么仅在异质顶点间进行,要么仅在同质顶点间进行,留下了提升此类推荐系统性能的空间.考虑到这一问题,提出了一种新的基于图卷积网络的推荐算法,使用两组图卷积操作同时利用两种不同的交互信息,其中异质顶点卷积用于挖掘交互图谱域中存在的连接信息,同质顶点卷积用于使相似顶点具有相近表示.实验结果表明,该算法比现有算法具有更优的精度.

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来源
《软件学报》 |2020年第4期|1101-1112|共12页
作者
葛尧; 陈松灿;
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作者单位

南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
图卷积网络; 图信号; 几何深度学习; 神经网络; 推荐系统;

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