【摘 要】
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个性化推荐系统是当前互联网产品不可缺少的部分,尽管推荐模型已经发展至与图神经网络相结合的阶段,相应的采样技术却并未得到足够的重视。然而,采样方法对于推荐模型效果的影响不容忽视。近几年关于负采样的研究大多关注难负样本,即与正样本相似的负样本,难负样本使模型更好的学习到正负样本的边界。然而,过分追求难负样本可能导致伪负样本问题,即把用户未来可能发生交互的物品当作负样本,使得模型效果变差,现有方法并不能
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个性化推荐系统是当前互联网产品不可缺少的部分,尽管推荐模型已经发展至与图神经网络相结合的阶段,相应的采样技术却并未得到足够的重视。然而,采样方法对于推荐模型效果的影响不容忽视。近几年关于负采样的研究大多关注难负样本,即与正样本相似的负样本,难负样本使模型更好的学习到正负样本的边界。然而,过分追求难负样本可能导致伪负样本问题,即把用户未来可能发生交互的物品当作负样本,使得模型效果变差,现有方法并不能很好的平衡二者关系。另一方面,之前的推荐方法大多使用均匀分布进行正采样,然而移动互联网时代的用户交互方式正发生改变,正样本中也存在着由于误点击导致的伪正样本,正采样策略需要得到调整。为了解决上述问题,提出一种面向推荐模型的图聚类采样方法（Graph Clustering based Sampling,GCS）。GCS将自监督学习和图神经网络结合进行预训练,拉近正样本,推远负样本,使学习到的节点表征具有较强类别性,并对学习到的节点表征聚类,基于聚类结果制定正负采样策略。具体来说,针对难负样本与伪负样本问题,GCS在图聚类的基础上使用动态负采样,挖掘难负样本同时避免伪负样本;针对伪正样本问题,利用聚类结果调整采样分布,进行全类别正采样,学习用户完整喜好,同时过滤伪正样本,从而提升推荐模型的效果。在ML-1M、Beauty和TikTok三个不同规模的数据集上验证GCS算法的效果,并与当前效果最好的方法进行对比。实验结果表明,GCS在三个数据集上均可取得一定的提升。此外,通过消融实验证明了GCS算法各模块的有效性,通过超参数实验确定GCS算法对不同超参数的敏感程度。
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