【摘 要】
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图卷积网络是一种针对图信号的深度学习模型,由于具有强大的特征表征能力得到了广泛应用.推荐系统可视为图信号的链接预测问题,因此近年来提出了使用图卷积网络解决推荐问题
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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图卷积网络是一种针对图信号的深度学习模型,由于具有强大的特征表征能力得到了广泛应用.推荐系统可视为图信号的链接预测问题,因此近年来提出了使用图卷积网络解决推荐问题的方法.推荐系统中存在用户与商品间的异质顶点交互和用户(或商品)内部的同质顶点交互,然而,现有方法中的图卷积操作要么仅在异质顶点间进行,要么仅在同质顶点间进行,留下了提升此类推荐系统性能的空间.考虑到这一问题,提出了一种新的基于图卷积网络的推荐算法,使用两组图卷积操作同时利用两种不同的交互信息,其中异质顶点卷积用于挖掘交互图谱域中存在的连接信息,
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