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基于异质图神经网络的推荐算法研究
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Research on Recommendation Algorithm Based on Heterogeneous Graph neural Network
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    基于图神经网络的推荐算法通过从图中获取知识,提高了推荐的可解释性. 然而随着推荐系统网络数据规模的不断扩大,用户-项目评分矩阵呈现出稀疏性问题,图神经网络难以学习到高质量的网络节点特征,导致推荐质量下降. 本文将图神经网络与异质信息网络相结合,提出一种基于异质图神经网络的推荐算法. 该算法使用异质信息网络对多源异质数据进行联合解码,将注意力机制引入用户-项目交互网络和用户社交网络的用户、项目聚合表示过程,从而实现用户-项目交互和用户社交两类网络间的节点及拓扑结构特征的有效融合. 两个公开数据集上的对比实验结果表明,本文提出的算法在不断稀疏化的数据集上的推荐误差比基线方法少40%.

    Abstract:

    By acquiring knowledge from a graph,the recommendation algorithm based on the graph neural network improves the recommendation interpretability. However,with the continuous expansion of the network data scale of the recommended system,the user-item scoring matrix displays a sparsity problem,which makes the graph neural network difficult to learn high quality network node features,and finally leads to the decline of recommendation quality. In this paper,a recommendation algorithm based on heterogeneous graph neural network is proposed by combining graph neural network with heterogeneous information network. This algorithm uses heterogeneous information network to decode multi-source heterogeneous data. And the attention mechanism is introduced into the user and item aggregation process of user-item interaction network and user social network,in order to realize the effective fusion of Node and topology characteristics of user-item interaction and user social networks. The experiment on two continuous sparse datasets show that the recommendation error of the algorithm proposed in this paper is 40% less than that of the baseline method.

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陈卓,李涵?覮,杜军威.基于异质图神经网络的推荐算法研究[J].湖南大学学报:自然科学版,2021,48(10):137~144

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  • 在线发布日期: 2021-11-11
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