【摘 要】
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随着网上信息量的急剧增加,信息过载问题成为了制约网络发展的一个重要因素。个性化推荐系统作为解决信息过载问题的有效手段,得到了工业界和学术界越来越多地关注和研究。图作为一种重要的数据结构,可以表示一组对象及其之间的复杂关系。随着人工智能的发展,可以有效提取图中特征表示的图神经网络被提出,并在生物化学、经济金融等领域取得了显著的研究成果。推荐系统中的大部分数据本质上具有图结构,将图神经网络应用于推荐系
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随着网上信息量的急剧增加,信息过载问题成为了制约网络发展的一个重要因素。个性化推荐系统作为解决信息过载问题的有效手段,得到了工业界和学术界越来越多地关注和研究。图作为一种重要的数据结构,可以表示一组对象及其之间的复杂关系。随着人工智能的发展,可以有效提取图中特征表示的图神经网络被提出,并在生物化学、经济金融等领域取得了显著的研究成果。推荐系统中的大部分数据本质上具有图结构,将图神经网络应用于推荐系统,可以更有效的从各种数据中了解用户的偏好和需求。因此基于图神经网络的推荐系统成为推荐系统领域的一个重要研究方向。信息量剧增的另一个影响是用户-物品交互数据变得越来越稀疏,相比于庞大的物品数而言,每个用户交互的物品数几乎可以忽略,这极大的影响了推荐系统的性能。本文基于图神经网络技术,结合多模态数据,研究推荐算法以期缓解数据稀疏性问题,增强个性化推荐的准确率。本文的主要研究内容如下:（1）目前基于图神经网络的推荐方法主要针对用户-物品交互图等结构化数据进行处理,而无法很好的处理非结构化的评论数据。物品评论作为用户选择购买的一种独特渠道,包含着用户对物品丰富特征的评论。因此在推荐时,在用户-物品交互图的基础上,结合评论信息可以有效的缓解数据稀疏性问题,产生更好的推荐效果。同时,大多数已提出的推荐方法通常将来自不同模态的表示简单拼接起来以进行预测,无法很好的利用不同模态的信息。针对上述问题,提出了一种用于个性化推荐的互注意力图神经网络。首先通过节点特征提取模块提取用户-物品交互图上的用户/物品节点表示,同时通过文本特征提取模块提取用户/物品评论表示,然后使用一个互注意力模块,将节点表示和评论表示互相关联,从而在训练过程中捕获节点表示和评论表示之间的相关性。（2）目前基于图神经网络的推荐方法通常使用用户过去交互的所有物品构建用户-物品交互图,然后通过在图上进行邻居聚合为用户生成长期偏好表示。然而用户偏好本质上是动态的,随着时间的推移和一些趋势流行,除了相对稳定的长期偏好外,用户也可能产生一些短期偏好,短期偏好更可能导致用户和物品产生交互。针对上述问题,提出了一个结合长期和短期用户偏好表示的图神经网络用于个性化推荐,同时将物品标题信息和描述信息纳入推荐以缓解数据稀疏性问题。最后在3个真实数据集上进行了充分的实验,验证了所提出模型的推荐效果优于目前最先进的个性化推荐方法。综上所述,本文针对目前基于图神经网络的推荐方法中存在的问题和挑战,提出了相应的解决方法和思路,并进行了相应的科学实验,为推荐系统领域的研究提出了一些可能的方向。
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