多任务联合学习的图卷积神经网络推荐OA北大核心CSTPCD
Multi-Task Joint Learning for Graph Convolutional Neural Network Recommendations
基于图神经网络的协同过滤推荐可以更有效地挖掘用户项目之间的交互信息,但其性能依然受到数据稀疏和表征学习质量不高问题的影响,因此提出一种多任务联合学习的图卷积神经网络推荐(multi-task joint learning for graph convolutional neural network recommendations,MTJL-GCN)模型.利用图神经网络在用户-项目交互图上所聚集到的同质结构信息与初始嵌入信息形成结构邻居关系,设计节…查看全部>>
Collaborative filtering recommendation based on graph neural network can mine the interaction information between users and items more effectively,but its performance is still affected by the problems of sparse data and low qual-ity of representation learning.Therefore,a multi-task joint learning model for graph convolutional neural network recom-mendation(MTJL-GCN)is proposed.Firstly,the graph neural network is used to gather the homogeneous structural info…查看全部>>
王永贵;邹赫宇
辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛 125105辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛 125105
计算机与自动化
推荐算法图卷积神经网络对比学习表征学习数据稀疏协同过滤
recommendation algorithmsgraph convolutional neural networkcontrast learningrepresentational learningdata sparsecollaborative filtering
《计算机工程与应用》 2024 (4)
306-314,9
国家自然科学基金面上项目(61772249).
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