基于自适应图卷积注意力神经协同推荐算法
Collaborative filtering recommendation algorithm based on adaptive neural graph convolution attention neural network
1. 河北工程大学 a. 信息与电气工程学院; b. 河北省安防信息感知与处理重点实验室, 河北 邯郸 056038
2. 江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
摘要
随着互联网的快速发展，推荐系统可以用来处理信息过载的问题。由于传统推荐系统的诸多问题导致其无法处理发掘隐藏信息，提出一种自适应图卷积注意力神经协同推荐算法（ANGCACF）。首先获取用户和项目交互图，通过图卷积神经网络自适应的聚合用户和项目特征信息；其次对用户和项目特征信息添加自适应扩充数据，以解决数据稀疏性，利用注意力机制对用户和项目特征信息及添加的自适应扩充数据重新分配权重；最后将得到的用户和项目特征表示使用基于矩阵分解的协同过滤的算法框架得出最终推荐结果。在MovieLens-1M、MovieLens-100K和 Amazon-baby三个公开数据集上的实验表明，该算法在推荐准确率、召回率、Mrr、命中率和 NDCG 五个指标上均优于基线方法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61802107)
教育部—中国移动科研基金资助项目(MCM20170204)
河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2020171)
江苏省博士后科研资助计划项目(1601085C)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.11.0631
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1760-1766
文章编号: 1001-3695(2022)06-027-1760-07
发布历史
[2022-01-25] 优先出版
[2022-06-05] 印刷出版
引用本文
杜雨晅, 王巍, 张闯, 等. 基于自适应图卷积注意力神经协同推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (6): 1760-1766. (Du Yuxuan, Wang Wei, Zhang Chuang, et al. Collaborative filtering recommendation algorithm based on adaptive neural graph convolution attention neural network [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (6): 1760-1766. )
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
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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