联合自监督学习强化的多行为多任务推荐算法
Multi-behavior multi-task recommendation algorithm integrating self-supervised learning enhancement
辽宁工程技术大学 软件学院, 辽宁 葫芦岛 125105
摘要
为解决多行为推荐研究存在的未能全面捕获多行为交互特征，忽略点击等隐式反馈数据存在的大量噪声标签等问题，提出了联合自监督学习强化的多行为多任务推荐算法。首先，从行为影响权重和行为隐含语义两方面感知多行为交互特征，并将特征融合到嵌入传播过程，增强节点嵌入的表达能力；然后，构建自监督学习辅助任务，通过多视图对比学习避免模型对噪声标签过拟合；最后，联合有监督的多行为推荐任务和自监督学习辅助任务，采用多目标损失优化策略进行多任务学习，获取更加准确的用户、项目嵌入。通过实验分析表明，该算法在HR和NDCG指标上较对比算法均有一定提升，证明了算法的有效性和优越性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62173171)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.02.0030
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2688-2693
文章编号: 1001-3695(2023)09-020-2688-06
发布历史
[2023-04-18] 优先出版
[2023-09-05] 印刷出版
引用本文
沈学利, 张荣凯. 联合自监督学习强化的多行为多任务推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (9): 2688-2693. (Shen Xueli, Zhang Rongkai. Multi-behavior multi-task recommendation algorithm integrating self-supervised learning enhancement [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (9): 2688-2693. )
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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