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基于图插值和可变形卷积网络的序列推荐
1
作者
刘昕悦
尹海莲
+6 位作者
臧亚磊
吴文隆
卓俊男
徐凤如
陈吕莹
马维华
李博涵
《计算机研究与发展》
北大核心
2025年第10期2583-2594,共12页
序列推荐系统(sequential recommendation system,SRS)旨在基于用户的历史行为偏好预测下一步行为.尽管针对序列推荐提出了许多有效的方法,但仍然存在根本性的挑战.首先,随着在线服务的普及,推荐系统需要同时服务于热启动用户和冷启动用...
序列推荐系统(sequential recommendation system,SRS)旨在基于用户的历史行为偏好预测下一步行为.尽管针对序列推荐提出了许多有效的方法,但仍然存在根本性的挑战.首先,随着在线服务的普及,推荐系统需要同时服务于热启动用户和冷启动用户.然而,由于难以从交互数据有限的序列中学习到有效的序列依赖关系,大多数依赖于用户-项目交互的现有模型失去了优势.其次,由于现实中用户意图的可变性和主观随机性,用户在其历史序列中的行为往往是隐含和复杂的,很难从这些用户-项目交互数据中捕获这种动态转变模式.提出了一种基于图插值和可变形卷积网络的序列推荐(graph-based interpolation sequential recommender with deformable convolutional network,GISDCN)模型.对于冷启动用户,将序列对象重新构建成图,并提取全局序列中的知识来推断用户可能的偏好.为了捕捉复杂的顺序依赖关系,使用可变形卷积网络来生成更健壮和灵活的卷积核.最后,在4个数据集上进行了综合实验,验证了模型的有效性.实验结果表明,GISDCN优于大多数主流的模型.
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关键词
序列推荐
可变形卷积
图神经网络
冷启动
动态卷积
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职称材料
题名
基于图插值和可变形卷积网络的序列推荐
1
作者
刘昕悦
尹海莲
臧亚磊
吴文隆
卓俊男
徐凤如
陈吕莹
马维华
李博涵
机构
南京航空航天大学人工智能学院
脑机智能
技术
教育部
重点
实验室
(南京航空航天大学)
软件新技术与产业化协同创新中心重点实验室
中小型无人机先进
技术
工业和信息化部
重点
实验室
(南京航空航天大学)
南京航空航天大学计算机科学与
技术
学院
出处
《计算机研究与发展》
北大核心
2025年第10期2583-2594,共12页
基金
国家自然科学基金项目(U23B2057,62176185)
南京航空航天大学研究生教育教学改革专项项目(卓越工程师)(2024YJXGG-Z12)
+1 种基金
南京航空航天大学实践创新项目(xcxjh20221605)
江苏省研究生科研与实践创新计划(KYCX25_0645)。
文摘
序列推荐系统(sequential recommendation system,SRS)旨在基于用户的历史行为偏好预测下一步行为.尽管针对序列推荐提出了许多有效的方法,但仍然存在根本性的挑战.首先,随着在线服务的普及,推荐系统需要同时服务于热启动用户和冷启动用户.然而,由于难以从交互数据有限的序列中学习到有效的序列依赖关系,大多数依赖于用户-项目交互的现有模型失去了优势.其次,由于现实中用户意图的可变性和主观随机性,用户在其历史序列中的行为往往是隐含和复杂的,很难从这些用户-项目交互数据中捕获这种动态转变模式.提出了一种基于图插值和可变形卷积网络的序列推荐(graph-based interpolation sequential recommender with deformable convolutional network,GISDCN)模型.对于冷启动用户,将序列对象重新构建成图,并提取全局序列中的知识来推断用户可能的偏好.为了捕捉复杂的顺序依赖关系,使用可变形卷积网络来生成更健壮和灵活的卷积核.最后,在4个数据集上进行了综合实验,验证了模型的有效性.实验结果表明,GISDCN优于大多数主流的模型.
关键词
序列推荐
可变形卷积
图神经网络
冷启动
动态卷积
Keywords
sequential recommendation(SR)
deformable convolution
graph neural network
cold-start
dynamic convolution
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
基于图插值和可变形卷积网络的序列推荐
刘昕悦
尹海莲
臧亚磊
吴文隆
卓俊男
徐凤如
陈吕莹
马维华
李博涵
《计算机研究与发展》
北大核心
2025
0
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