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一种基于信任依赖的社会化推荐方法
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作者 徐红主 周从华 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第3期284-290,340,共8页
现有模型忽略了社交关系中用户对好友的信任依赖会随兴趣组发生改变的问题。针对这种情况,提出一种社会化推荐方法Social-TD。该算法引入切片层从单一的用户特征中提取不同兴趣组下的用户特征,并使用图神经网络学习不同兴趣组下用户对... 现有模型忽略了社交关系中用户对好友的信任依赖会随兴趣组发生改变的问题。针对这种情况,提出一种社会化推荐方法Social-TD。该算法引入切片层从单一的用户特征中提取不同兴趣组下的用户特征,并使用图神经网络学习不同兴趣组下用户对好友的信任依赖。此外,切片层的引入使得在物品建模时只需考虑当前兴趣组下用户特征,有效降低了传播过程中的噪声信息。两个公开数据集的实验表明,Social-TD算法比其他推荐算法的预测准确性表现更优异,验证了通过兴趣组学习用户信任依赖的有效性。 展开更多
关键词 社会化推荐 社交网络 推荐系统 信任依赖 图神经网络
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