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AFGSRec:一种自适应融合全局协同特征的社交推荐模型
1
作者
蔡晓东
曾志杨
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期71-79,共9页
以往的序列推荐方法通常从近期交易记录中捕获用户的消费偏好,忽略了全局交易信息和好友偏好对用户交易行为的影响,导致模型的推荐结果不够准确。针对以上问题,文中提出了一种自适应融合全局协同特征的社交推荐模型AFGSRec。首先,用异...
以往的序列推荐方法通常从近期交易记录中捕获用户的消费偏好,忽略了全局交易信息和好友偏好对用户交易行为的影响,导致模型的推荐结果不够准确。针对以上问题,文中提出了一种自适应融合全局协同特征的社交推荐模型AFGSRec。首先,用异质图神经网络建模社交网络中的用户、历史交易信息,以捕获全局协同特征和好友之间的社交影响;接着,设计了一种基于选择机制的门图神经网络,以有效过滤与当前序列无关的节点转换信息,更准确地捕获用户当前偏好;然后,提出了一种自适应的特征融合方法,以动态捕获全局协同特征对用户偏好的影响,提高系统的推荐准确率;最后,将周期动态学习率用于模型训练,以更好地处理鞍点,提升模型的收敛速度。实验结果表明:AFGSRec具有较好的鲁棒性,命中率(HR)和平均倒数排名(MRR)都优于当前领先模型SERec,在Gowalla数据集上,HR@10、HR@20分别提升了1.91%和1.15%,MRR@10、MRR@20分别提升了5.05%和4.83%;在Delicious数据集上,HR@10、HR@20分别提升了2.45%和1.19%,MRR@10、MRR@20分别提升了4.84%和4.32%。
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关键词
图神经网络
推荐系统
社交网络
全局协同特征
周期动态学习率
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题名
AFGSRec:一种自适应融合全局协同特征的社交推荐模型
1
作者
蔡晓东
曾志杨
机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期71-79,共9页
基金
广西创新驱动发展专项(AA20302001)。
文摘
以往的序列推荐方法通常从近期交易记录中捕获用户的消费偏好,忽略了全局交易信息和好友偏好对用户交易行为的影响,导致模型的推荐结果不够准确。针对以上问题,文中提出了一种自适应融合全局协同特征的社交推荐模型AFGSRec。首先,用异质图神经网络建模社交网络中的用户、历史交易信息,以捕获全局协同特征和好友之间的社交影响;接着,设计了一种基于选择机制的门图神经网络,以有效过滤与当前序列无关的节点转换信息,更准确地捕获用户当前偏好;然后,提出了一种自适应的特征融合方法,以动态捕获全局协同特征对用户偏好的影响,提高系统的推荐准确率;最后,将周期动态学习率用于模型训练,以更好地处理鞍点,提升模型的收敛速度。实验结果表明:AFGSRec具有较好的鲁棒性,命中率(HR)和平均倒数排名(MRR)都优于当前领先模型SERec,在Gowalla数据集上,HR@10、HR@20分别提升了1.91%和1.15%,MRR@10、MRR@20分别提升了5.05%和4.83%;在Delicious数据集上,HR@10、HR@20分别提升了2.45%和1.19%,MRR@10、MRR@20分别提升了4.84%和4.32%。
关键词
图神经网络
推荐系统
社交网络
全局协同特征
周期动态学习率
Keywords
graph neural network
recommendation system
social networking
global collaborative feature
dynamic cyclical learning rate
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
AFGSRec:一种自适应融合全局协同特征的社交推荐模型
蔡晓东
曾志杨
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
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