基于图神经网络的协同过滤推荐算法综述OA
推荐系统因可有效解决信息过载问题而受到学术界与工业界的广泛关注。基于图神经网络的协同过滤推荐算法可有效表征用户和项目特征,并可学习用户和项目间的复杂关系,成为近年来推荐系统中广泛使用的一种技术。作者首先根据拟解决问题的不同对算法进行分类,然后对每个类别下的代表性算法进行比较与分析;其次,对实验中常用的数据集进行分类汇总,并对常用的评价指标进行简要介绍;最后,给出该领域面临的挑战和未来可能的研究方向。
刘天航;杨晓雪;周慧;赵中英
山东科技大学计算机科学与工程学院,青岛266590山东科技大学计算机科学与工程学院,青岛266590山东科技大学计算机科学与工程学院,青岛266590山东科技大学计算机科学与工程学院,青岛266590
计算机与自动化
推荐系统协同过滤图神经网络
《集成技术》 2024 (4)
P.1-15,15
国家自然科学基金项目(62072288)山东省自然科学基金项目(ZR2022MF268)。
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