【摘 要】
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近年来基于图神经网络地推荐系统展现出优秀的性能与前景,出现了许多出色的成果模型,但其中仍然有很多问题亟待解决:1.通常情况下一个用户为物品项评分的标准是类似的,因此获得相同评分的物品项具有类似的性质,但大多数模型采样方法忽略了这种潜在关系。2.节点信息的聚合过分关注临近的邻居节点,没有注意到远距离节点的结构信息。3.在节点聚合过程中将用户节点与物品节点视为同一类节点,影响了图神经网络的性能表现。4
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近年来基于图神经网络地推荐系统展现出优秀的性能与前景,出现了许多出色的成果模型,但其中仍然有很多问题亟待解决:1.通常情况下一个用户为物品项评分的标准是类似的,因此获得相同评分的物品项具有类似的性质,但大多数模型采样方法忽略了这种潜在关系。2.节点信息的聚合过分关注临近的邻居节点,没有注意到远距离节点的结构信息。3.在节点聚合过程中将用户节点与物品节点视为同一类节点,影响了图神经网络的性能表现。4.没有注意到各个节点之间的影响存在不同,应该在同类节点中做区别对待。针对以上问题,本文完成了以下工作:1.提出了一种基于层级采样的图神经网络算法,通过补全节点之间的链接从而进行推荐的算法,算法包括:（1）一种基于图的层级采样方法,该方法将图按照交互数据进行子图划分,使同类型节点之间单独聚合,使节点特征更加明显,以解决节点相似性问题。（2）采用单元独立训练,将各个子图分别进行训练,最后对子图训练的输出做分类汇总,分别对链接预测与评分预测进行输出,以解决用户节点与物品节点同类问题。在自对比实验中验证方法的有效性,选取最适合模型与基线模型进行对比,该算法的最佳训练模型的RMSE,m AP@10和n DCG@10指标在选取的数据集上均得到提升。2.提出了一种基于图注意力机制的分层链接预测方法,该方法使用层级采样的图神经网络框架,还包括（1）:使用一阶广度搜索优先算法的Node2Vec方法进行节点嵌入,使节点嵌入关注近邻节点特征,在聚合过程中使用跨邻居节点聚合,以解决聚合过程中未关注到远距离节点问题。（2）采用图注意力机制区分节点对聚合带来的不同影响,让更有影响力的节点更多地参与到链接预测和评分预测中,以区分不同节点的影响不同的问题。并在选取地5个数据集上较层级采样的图神经网络模型有进一步的提升。3.最后,采用Spring Boot和u Wsgi服务将基于图注意力机制的多条分层链接补全模型应用到推荐系统中实现电影推荐,并通过Mysql数据库实现数据持久化,使用Redis数据库实现一周内电影评价排行。并通过工程手段,生成根据用户偏好的推荐列表与拓展用户兴趣点的推荐列表以缓解重复推荐与“信息茧房”问题。
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