融合交互意图的图神经网络协同过滤算法OA
Neural graph collaborative filtering based on interaction intent
传统的协同过滤方法很大程度上以一种统一的方式进行建模,没有在交互意图的细粒度上考虑建模关系.为此提出一种融合交互意图的图神经网络协同过滤算法(INTNGCF).首先,通过将边分解成多个潜在空间来识别潜在意图;其次,利用交互意图融合层确定这些潜在意图的重要性;最后,生成用户对项目的预测评分.在三个真实数据集上与七种基线模型进行对比实验,结果表明,提出的算法与其他先进的推荐模型相比具有一定的性能优势.
张贤坤;秦锋斌;孙月;黄文杰;董梅
天津科技大学 人工智能学院,天津300457天津科技大学 人工智能学院,天津300457深圳市安软慧视科技有限公司,广东 深圳518029天津科技大学 人工智能学院,天津300457天津科技大学 人工智能学院,天津300457
信息技术与安全科学
推荐系统协同过滤交互意图图神经网络
《计算机应用研究》 2023 (2)
488-492,5
天津市高等学校本科教学质量与教学改革研究计划项目(B201005706)天津市自然科学基金资助项目(19JCYBJC15300)天津市科技计划项目(21ZYQCSY00050)天津市研究生科研创新项目(2021YJSS04)
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