基于自适应图卷积注意力神经协同推荐算法OA北大核心CSTPCD
随着互联网的快速发展,推荐系统可以用来处理信息过载的问题。由于传统推荐系统的诸多问题导致其无法处理发掘隐藏信息,提出一种自适应图卷积注意力神经协同推荐算法(ANGCACF)。首先获取用户和项目交互图,通过图卷积神经网络自适应的聚合用户和项目特征信息;其次对用户和项目特征信息添加自适应扩充数据,以解决数据稀疏性,利用注意力机制对用户和项目特征信息及添加的自适应扩充数据重新分配权重;最后将得到的用户和项目特征表示使用基于矩阵分解的协同过滤的算法框架得…查看全部>>
杜雨晅;王巍;张闯;郑小丽;苏嘉涛;王杨洋
河北工程大学信息与电气工程学院,河北邯郸056038 河北工程大学河北省安防信息感知与处理重点实验室,河北邯郸056038河北工程大学信息与电气工程学院,河北邯郸056038 河北工程大学河北省安防信息感知与处理重点实验室,河北邯郸056038 江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122河北工程大学信息与电气工程学院,河北邯郸056038 河北工程大学河北省安防信息感知与处理重点实验室,河北邯郸056038河北工程大学信息与电气工程学院,河北邯郸056038 河北工程大学河北省安防信息感知与处理重点实验室,河北邯郸056038河北工程大学信息与电气工程学院,河北邯郸056038 河北工程大学河北省安防信息感知与处理重点实验室,河北邯郸056038河北工程大学信息与电气工程学院,河北邯郸056038
信息技术与安全科学
推荐系统自适应图卷积神经网络注意力机制协同过滤
《计算机应用研究》 2022 (6)
P.1760-1766,7
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