【摘 要】
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随着网络规模的不断扩大,对复杂图结构进行建模是推荐任务面临的一大挑战。这些复杂信息之间易存在冲突,往往会直接影响推荐结果。为此,提出了基于三支决策的图神经网络推荐
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61503273,No.61702356);太原理工大学青年创新团队项目(No.2014TD056)
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随着网络规模的不断扩大,对复杂图结构进行建模是推荐任务面临的一大挑战。这些复杂信息之间易存在冲突,往往会直接影响推荐结果。为此,提出了基于三支决策的图神经网络推荐方法(TWD-GNN)。引入三支决策理论对数据集进行划分为正域、边界域和负域,在边界域的基础上融合辅助信息,梳理局部冲突。采用图神经网络挖掘有效信息,重构网络并预测评分。实验结果表明,TWD-GNN算法较传统的协同过滤推荐算法能更准确地反应用户偏好,提高了推荐质量。
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