区分交互意图的图卷积协同过滤算法
Graph convolution collaborative filtering algorithm for discriminating interaction intentions
河海大学 理学院, 南京 211100
摘要
近几年提出了一些基于图卷积网络的协同过滤推荐模型，然而大部分模型将邻域权重视为常量且不区分用户和物品间的交互关系，无法获取令用户满意的推荐列表。因此，为了得到用户和物品更准确的嵌入表示，提出一种区分交互意图的图卷积协同过滤推荐算法MiGCCF（multi-intention graph convolutional collaborative filtering）。该算法将交互关系进行分解，细粒度分析用户与物品间的交互意图，并引入注意力机制，在消息传播过程中赋予邻域可学习的注意力权重，挖掘用户对于不同交互物品的喜爱度。在Gowalla与Amazon-book上的实验表明，该算法相比于基准算法，在两个数据集上的HR@50和NDCG@50指标分别提高了12.5%和8.5%，具有更好的性能表现。
基金项目
云南省重大科技专项计划资助项目(202002AE090010)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.09.0458
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1059-1064
文章编号: 1001-3695(2023)04-016-1059-06
发布历史
[2023-01-11] 优先出版
[2023-04-05] 印刷出版
引用本文
郑特驹, 刘向阳. 区分交互意图的图卷积协同过滤算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (4): 1059-1064. (Zheng Teju, Liu Xiangyang. Graph convolution collaborative filtering algorithm for discriminating interaction intentions [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (4): 1059-1064. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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