【摘 要】
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近年来,随着数字经济时代的来临,“信息过载”日益凸显。为了解决这个问题,个性化推荐系统得到了飞速的发展。在目前的推荐系统中,研究人员通常从用户和项目的直接交互出发,依赖于神经网络或图神经网络等非线性推理技术挖掘用户和项目的深层嵌入表示。然而,这些研究忽略了对间接交互进行直接建模的重要性,导致无法较好地捕捉隐含关系中蕴含的交互信息,从而降低了推荐系统的性能和可解释性。为了充分利用隐含关系及其交互信息
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近年来,随着数字经济时代的来临,“信息过载”日益凸显。为了解决这个问题,个性化推荐系统得到了飞速的发展。在目前的推荐系统中,研究人员通常从用户和项目的直接交互出发,依赖于神经网络或图神经网络等非线性推理技术挖掘用户和项目的深层嵌入表示。然而,这些研究忽略了对间接交互进行直接建模的重要性,导致无法较好地捕捉隐含关系中蕴含的交互信息,从而降低了推荐系统的性能和可解释性。为了充分利用隐含关系及其交互信息,本文提出以下主要研究内容:（1）针对因式分解机中存在的隐含关系及其交互信息应用不充分以及推荐性能不佳等问题,采用可达矩阵来直接建模用户-项目二部图中的隐含关系,通过可达矩阵与因式分解机的有机融合,构建了融合隐含关系与因式分解机的推荐方法。在Amazon-Book,Last-FM和Yelp2018数据集上的多组实验表明,该方法在性能上超过了大量的基于知识图谱的推荐方法,这充分证明隐含关系不仅能在一定程度上缓解推荐系统中存在的数据稀疏问题,而且能够提升推荐模型对交互信息的捕捉能力,还有助于提升推荐的准确性和可解释性。（2）针对因式分解机无法充分挖掘出隐含关系中蕴含的交互信息的问题,有机地整合生成对抗网络、图神经网络及强化学习等技术或思想,构建了融合隐含关系与生成对抗网络的推荐方法（GANRec）。在六个公共数据集上的多组实验表明,GANRec的推荐性能不仅超过了现有的基于知识图谱的推荐方法,而且优于最新的基于负采样的推荐方法。此外,当没有外部知识可用时,GANRec也能探索出具有知识感知的、高质量的负例项目且推荐性能优于许多基于用户-项目二部图的推荐方法。同时,通过实验还验证了GANRec模型在负采样方面的优势以及出色的推荐性能和可解释性。
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