一种基于图神经网络的社会化推荐算法

TP311; 现有的社会化推荐算法大多着眼于用户购买或点击等单一的交互行为,并未同时考虑收藏、浏览等多种不同的交互行为.而且当前的社会化推荐算法重点只关注推荐的准确性,忽略了推荐结果的可解释性.针对以上问题,提出了一种基于图神经网络的社会化推荐算法SRGN,将用户的社交关系和物品间客观存在的语义联系以特定的方式注入到算法架构中,并且利用消息传递的方式实现交互的多行为联合编码,从而提升推荐的准确性.此外,设计了可解释模块为推荐结果提供推荐的理由.在两个真实数据集上与其他8种算法进行对比实验,结果表明提出的算法在推荐性能和用户友好性上具有明显的优势....

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Bibliographic Details
Published in东北大学学报（自然科学版） Vol. 45; no. 1; pp. 10 - 17
Main Authors 吕艳霞, 郝帅, 乔广通, 邢烨
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 东北大学秦皇岛分校 计算机与通信工程学院,河北 秦皇岛 066004 02.04.2024
Subjects
图神经网络
explainable recommendation
个性化推荐
推荐系统
可解释推荐
graph neural network
personalized recommendation
social recommendation
社会化推荐
recommendation system
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ISSN1005-3026
DOI10.12068/j.issn.1005-3026.2024.01.002

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Summary:TP311; 现有的社会化推荐算法大多着眼于用户购买或点击等单一的交互行为,并未同时考虑收藏、浏览等多种不同的交互行为.而且当前的社会化推荐算法重点只关注推荐的准确性,忽略了推荐结果的可解释性.针对以上问题,提出了一种基于图神经网络的社会化推荐算法SRGN,将用户的社交关系和物品间客观存在的语义联系以特定的方式注入到算法架构中,并且利用消息传递的方式实现交互的多行为联合编码,从而提升推荐的准确性.此外,设计了可解释模块为推荐结果提供推荐的理由.在两个真实数据集上与其他8种算法进行对比实验,结果表明提出的算法在推荐性能和用户友好性上具有明显的优势.
ISSN:1005-3026
DOI:10.12068/j.issn.1005-3026.2024.01.002