UCBiG-Plugin:改进图神经网络协同过滤的通用插入式框架OA
UCBiG-Plugin:A Generic Plugin Framework for Improved Collaborative Filtering of Graph Neural Networks
图神经网络已成为协同过滤的新技术,虽然能通过迭代聚合邻域信息,自然捕获高阶的协同信号,但大部分相关工作均在在用户—物品的二部图上开展.然而,二部图中用户与物品交替连接使得用户兴趣广泛,导致在传播过程中会引入大量噪声.为此,提出一种新型的通用插入式框架(UCBiG-Plugin)直接捕获物品—物品共现图中存在的团结构,并将其粗化为新节点以构造一张全新的用户—团节点二部图,然后利用这些团结构中不同物品间存在的强接近关系,发现用户的潜在高阶语义.在3个…查看全部>>
Graph neural networks have become a new technology for collaborative filtering.Although they can iteratively aggregate neighbor-hood information and naturally capture higher-order collaborative signals,most of the related work is carried out on the user item bipartite graph.However,the alternating connection between users and items in the bipartite graph results in a wide range of user interests,leading to the introduction of a large amount of noise during t…查看全部>>
潘箴烨;陈娅红
浙江理工大学 计算机科学与技术学院,浙江 杭州 310018丽水学院 数学与计算机学院,浙江 丽水 323000
计算机与自动化
图神经网络团协同过滤推荐系统图论
graph neural networkscliquecollaborative filteringrecommender systemsgraph theory
《软件导刊》 2024 (6)
1-8,8
国家自然科学基金面上项目(61772248)国家自然科学基金青年项目(11601208)浙江省自然科学基金项目(LY21A010002)
评论