【摘 要】
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社会化推荐是一种将社交关系融入推荐系统的方法。在社会化推荐中,包括用户-项目交互图和社交网络图,用户是连接这两个图的桥梁,其表示学习对提升社会化推荐的性能至关重要。但是,现有的方法主要利用用户或项目的静态属性及社交网络中的显式朋友关系进行表征学习,用户与项目交互的时序信息及其隐式朋友关系未得到充分利用。因此,在社会化推荐中,如何有效利用时序信息和社交信息成为重要的研究课题之一。本文着重关注用户和项
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社会化推荐是一种将社交关系融入推荐系统的方法。在社会化推荐中,包括用户-项目交互图和社交网络图,用户是连接这两个图的桥梁,其表示学习对提升社会化推荐的性能至关重要。但是,现有的方法主要利用用户或项目的静态属性及社交网络中的显式朋友关系进行表征学习,用户与项目交互的时序信息及其隐式朋友关系未得到充分利用。因此,在社会化推荐中,如何有效利用时序信息和社交信息成为重要的研究课题之一。本文着重关注用户和项目交互行为的时序性,并充分发挥社交网络信息的优势,建模用户的隐式朋友和项目的社交属性,提出一种新颖的基于图神经网络社会化推荐算法模型,简称HTGSR。HTGSR首先利用门控递归单元对基于项目的用户表征进行建模,来反映用户的近期动态偏好,并定义一个高阶建模单元来提取用户的高阶连通特征,挖掘用户的隐式朋友信息;其次利用注意力机制获取基于社交关系的用户表征;然后提出不同的项目社交网络的构建方式,并利用注意力机制来获取项目表征;最后将用户和项目的潜在表征输入到多层感知机,完成用户对项目的评分预测。本文在两个数据集上进行详细地实验,并将实验结果与多种类型的推荐算法进行比较,结果表明HTGSR算法模型在两个数据集上均达到了不错的效果。
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