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GraphMLP-Mixer:基于图-多层感知机架构的高效多行为序列推荐方法
被引量：
2
1
作者
卢晓凯
封军
+2 位作者
韩永强
王皓
陈恩红
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期1917-1929,共13页
在多行为序列推荐领域,图神经网络(GNNs)虽被广泛应用,但存在局限性,如对序列间协同信号建模不足和处理长距离依赖性等问题.针对这些问题,提出了一种新的解决框架GraphMLP-Mixer.该框架首先构造全局物品图来增强模型对序列间协同信号的...
在多行为序列推荐领域,图神经网络(GNNs)虽被广泛应用,但存在局限性,如对序列间协同信号建模不足和处理长距离依赖性等问题.针对这些问题,提出了一种新的解决框架GraphMLP-Mixer.该框架首先构造全局物品图来增强模型对序列间协同信号的建模,然后将感知机-混合器架构与图神经网络结合,得到图-感知机混合器模型对用户兴趣进行充分挖掘.GraphMLP-Mixer具有2个显著优势:一是能够有效捕捉用户行为的全局依赖性,同时减轻信息过压缩问题;二是其时间与空间效率显著提高,其复杂度与用户交互行为的数量成线性关系,优于现有基于GNN多行为序列推荐模型.在3个真实的公开数据集上进行实验,大量的实验结果验证了GraphMLP-Mixer在处理多行为序列推荐问题时的有效性和高效性.
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关键词
多行为建模
序列推荐
图神经网络
MLP架构
全局物品图
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职称材料
题名
GraphMLP-Mixer:基于图-多层感知机架构的高效多行为序列推荐方法
被引量：
2
1
作者
卢晓凯
封军
韩永强
王皓
陈恩红
机构
认知智能全国重点实验室(中国科学技术大学)
安徽省优质采科技发展有限责任公司
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期1917-1929,共13页
基金
国家自然科学基金项目(62202443,U23A20319)
安徽省科技重大专项(2023z020006)
CCF-腾讯犀牛鸟研究基金(RAGR20230124)。
文摘
在多行为序列推荐领域,图神经网络(GNNs)虽被广泛应用,但存在局限性,如对序列间协同信号建模不足和处理长距离依赖性等问题.针对这些问题,提出了一种新的解决框架GraphMLP-Mixer.该框架首先构造全局物品图来增强模型对序列间协同信号的建模,然后将感知机-混合器架构与图神经网络结合,得到图-感知机混合器模型对用户兴趣进行充分挖掘.GraphMLP-Mixer具有2个显著优势:一是能够有效捕捉用户行为的全局依赖性,同时减轻信息过压缩问题;二是其时间与空间效率显著提高,其复杂度与用户交互行为的数量成线性关系,优于现有基于GNN多行为序列推荐模型.在3个真实的公开数据集上进行实验,大量的实验结果验证了GraphMLP-Mixer在处理多行为序列推荐问题时的有效性和高效性.
关键词
多行为建模
序列推荐
图神经网络
MLP架构
全局物品图
Keywords
multi-behavior modeling
sequential recommendation
graph neural network
MLP architecture
global item graph
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GraphMLP-Mixer:基于图-多层感知机架构的高效多行为序列推荐方法
卢晓凯
封军
韩永强
王皓
陈恩红
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
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