【摘 要】
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推荐系统中较为经典的协同过滤算法存在数据稀疏性和冷启动的问题,直接影响着评分预测的准确性.针对其存在的问题,文章提出一种端到端的基于图神经网络的推荐算法,该模型通过将原始的评分矩阵以用户一项目二部图的形式作为输入,通过图卷积编码器来迭代聚合邻居节点信息得到用户及项目的潜在向量表示,经过非线性变换层传给解码器来重构邻接矩阵,缓解了数据的稀疏性对评分预测的影响.在MovieLens公开数据集上的实验结果表明,该模型的预测精度较经典的协同过滤模型有了明显的提升.
【机 构】
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沈阳工业大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110870
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推荐系统中较为经典的协同过滤算法存在数据稀疏性和冷启动的问题,直接影响着评分预测的准确性.针对其存在的问题,文章提出一种端到端的基于图神经网络的推荐算法,该模型通过将原始的评分矩阵以用户一项目二部图的形式作为输入,通过图卷积编码器来迭代聚合邻居节点信息得到用户及项目的潜在向量表示,经过非线性变换层传给解码器来重构邻接矩阵,缓解了数据的稀疏性对评分预测的影响.在MovieLens公开数据集上的实验结果表明,该模型的预测精度较经典的协同过滤模型有了明显的提升.
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