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题名结合图同构和混合阶残差门控图神经网络的会话推荐
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作者
王永贵
于琦
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机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第2期502-512,共11页
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基金
国家自然科学基金(61772249)。
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文摘
基于会话推荐的目的是依据当前会话的先前动作来预测用户的下一个动作。针对现有基于图神经网络的会话推荐模型存在的不足之处,提出一种结合图同构和混合阶残差门控图神经网络的会话推荐模型(GIHR-GNN)。使用图同构网络聚合相邻项目的特征向量,有效融合全局和局部信息,解决图神经网络善于捕获节点之间的局部连接而忽略全局信息的问题,并通过门控融合函数聚合用户的长短期兴趣以更好地捕捉用户兴趣的动态变化。使用混合阶门控图神经网络对位置嵌入向量进行处理以捕获用户长时间后重新交互所反映出的用户意图,并在此基础之上添加残差模块,解决深层网络的退化问题。将未去噪和去噪后的用户长期兴趣表示进行对比学习,缓解了数据稀疏和噪声干扰的问题。在Tmall和RetailRocket两个数据集上进行多次实验,并与先进基线模型进行比较,结果表明该模型在Tmall数据集上P@20指标和MRR@20指标至少提升了3.26%和10.33%,在RetailRocket数据集上P@20指标和MRR@20指标至少提升了0.55%和2.57%,证明了GIHR-GNN模型的有效性。
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关键词
会话推荐
图同构网络
混合阶残差门控图神经网络
对比学习
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Keywords
session recommendation
graph isomorphic network
hybrid-order residual gated graph neural network
contrastive learning
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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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题名连通的三重K_n-残差图
被引量：4
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作者
段辉明
曾波
窦智
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机构
重庆邮电大学理学院
重庆工商大学商务策划学院
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出处
《运筹学学报》
CSCD
北大核心
2014年第2期59-68,共10页
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基金
国家自然科学基金(No.71271226)
重庆市教委科学技术研究项目(No.KJ120520)
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文摘
Erdos P,Harary F和Klawe M研究了K_n-残差图,并对连通的m-K_n-残差图提出了一些结论和猜想.利用容斥原理以及集合的运算性质等方法,研究了连通的3-K_n-残差图,得到当顶点最小度为n时,3-K_n-残差图最小阶的计算公式以及相应的唯一极图.当n=2时,得到最小阶为11以及相应的极图;当n=3时,得到最小阶为20并找到两个不同构的极图,不满足Erdos等提出的结论;当n=4时,得到最小阶为22及相应的极图;当n=8时,可以找到两个不同构的3-K_8-残差图,不满足Erdos等提出的结论;最后证明了当n=9,10时,最小阶分别为48和52以及相应的唯一极图,验证了Erdos等在文献(Residually-complete graphs[J].Annals of Discrete Mathematics,1980,6:117-123)中提出的结论.
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关键词
残差图
最小阶
同构
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Keywords
residually graph, minimum order, isomorphic
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分类号
O157.5
[理学—基础数学]
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题名连通的K_n-残差图
被引量：1
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作者
段辉明
李永红
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机构
重庆邮电大学理学院
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出处
《运筹学学报》
CSCD
北大核心
2016年第2期38-48,共11页
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基金
国家自然科学基金(No.61472056)
重庆市自然科学基金(Nos.cstc2015jcyjA00034
+3 种基金
cstc2015jcyjA00015)
重庆市教委科研项目(Nos.KJl5012024
KJ1500403
KJ1400426)
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文摘
m-K_n-残差图是由P.Erds,F.Harary和M.Klawe等人提出的,当m=1时,他们证明了当n≠1,2,3,4时,K_(n+1)×K_2是唯一的具有最小阶的连通的K_n-残差图.首先得到了m-K_n-残差图的重要性质,同时证明了当n=1,2,3,4时,连通K_n-残差图的最小阶和极图,其中当n=1,2时得到唯一极图;当n=3,4时,证明了恰有两个不同构的极图,从而彻底解决连通的K_n-残差图的最小阶和极图问题.最后证明了当n≠1,2,3,4时,K_(n+1)×K_2是唯一的具有最小阶的连通的K_n-残差图.
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关键词
残差图
最小阶
极图
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Keywords
residual graph
minimum order
extremal graph
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分类号
O157.5
[理学—基础数学]
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