【摘 要】
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随着互联网的快速进步与发展,信息过载和信息冗余问题日渐突出。无数研究者寻求解决方法,推荐系统成为解决此类问题最有效的途径之一。推荐系统中最经典的算法就是协同过滤算法,但它面临的挑战是如何学习到更有效的用户和项目向量表示来增强算法的预测性能。神经网络的非线性特性可以更好地捕捉用户和物品之间的特征交互,为解决这一问题提供了方法。图神经网络处理非欧几里得数据的能力可以更有效解决问题,所以结合了图神经网络
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随着互联网的快速进步与发展,信息过载和信息冗余问题日渐突出。无数研究者寻求解决方法,推荐系统成为解决此类问题最有效的途径之一。推荐系统中最经典的算法就是协同过滤算法,但它面临的挑战是如何学习到更有效的用户和项目向量表示来增强算法的预测性能。神经网络的非线性特性可以更好地捕捉用户和物品之间的特征交互,为解决这一问题提供了方法。图神经网络处理非欧几里得数据的能力可以更有效解决问题,所以结合了图神经网络和协同过滤算法的研究进入新阶段。但现有的图神经网络协同过滤算法仍存在很多问题,一是用户（项目）本身特征的重要程度未进行区分;二是未将用户（项目）特征间的交叉信息编码到嵌入向量中;三是多个特征交叉信息对于生成最终的用户（项目）向量表示的影响不同;四是对用户-项目二分图的显式连接信息进行编码,从而忽略了用户（项目）之间的联系。针对以上问题,本文的主要工作如下:（1）构建两个图神经网络模块,分别学习用户（项目）内部的特征交叉信息和用户-项目之间的特征交叉信息,并通过计算注意力分数对特征交叉信息进行加权,得到用户（项目）的特征信息;然后通过门控循环神经网络（GRU）融合原始的特征信息和网络层学习到的特征交叉信息,得到最终的用户（项目）向量表达;最后通过用户向量与项目向量的元素积,得到最终的推荐结果。在数据集MovieLens 1M、Book-crossing和Taobao上验证模型的有效性。（2）分别构建用户特征图和项目特征图,每个特征作为图中的一个节点,图中连接节点的边表示特征之间的联系;然后利用图神经网络的消息传递机制学习用户（项目）内部的特征交叉信息和用户-项目之间的特征交叉信息;紧接着在消息聚合过程中使用两个全连接层更新当前节点信息;最后使用门控循环网络对所有的节点信息进行融合,并加入注意力机制增强节点信息融合的效果。在数据集MovieLens 1M、Book-crossing和Taobao上验证模型的有效性。
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