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题名基于切比雪夫一阶截断式的谱卷积协同过滤
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作者
王嘉豪
梅红岩
刘鑫
李晓会
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机构
辽宁工业大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第12期3406-3413,共8页
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基金
国家自然科学基金青年基金项目(61802161)
辽宁省自然科学基金项目(20180550886)。
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文摘
为解决个性化推荐协同过滤中存在用户关联项目过少,而引起的用户冷启动问题,提出一种基于切比雪夫优化的谱卷积协同过滤推荐算法。将用户-项目二部图转换到谱域,通过切比雪夫一阶截断式建立深度前馈神经网络,优化卷积过程,省略拉普拉斯矩阵复杂的特征分解,缩短模型训练时间,在谱域中快速发现用户与相关项目之间的隐性关联信息。经过实验验证,该方法对提升推荐结果的准确性有着较为明显的帮助,更为有效挖掘用户与项目间关联信息。
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关键词
推荐系统
图神经网络
谱域图卷积
前馈神经网络
反向传播
切比雪夫
协同过滤
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Keywords
recommendation system
graph neural network
spectral convolution
feedforward neural network
back propagation
Chebyshev
collaborative filtering
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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