基于图神经网络特征交叉的协同过滤算法

作     者：王燕 赵妮妮 范林 WANG Yan;ZHAO Ni-ni;FAN Lin

作者机构：兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州730050 

基　　金：国家自然科学基金(61863025) 甘肃省重点研发计划-工业类(18YF1GA060) 

出 版 物：《兰州理工大学学报》 (Journal of Lanzhou University of Technology)

年 卷 期：2023年第49卷第1期

页      码：94-102页

摘      要：学习用户和项目有效的向量表示是推荐系统的核心目标,现有的推荐模型大多通过深度神经网络或专门设计的特征交叉,来学习用户-项目间的特征交叉生成用户(项目)向量表示,但并未将用户(项目)特征间的交叉信息编码到嵌入向量中充分利用特征交叉信息,且多个特征交叉信息对于生成最终的用户(项目)向量表示的影响不同.基于此,构建两个图神经网络模块,学习用户(项目)特征间的交叉信息、用户-项目之间的特征交叉信息,并通过计算注意力分数对特征交叉信息进行加权,得到用户(项目)的特征信息;然后通过门控循环神经网络(GRU)聚合原始的特征信息和网络层学习到的特征交叉信息,得到最终的用户(项目)向量表达;最后通过用户向量与项目向量的元素积得到最终的推荐结果.在数据集MovieLens 1M、Book-Crossing和Taobao上验证了模型的有效性.

主 题 词：协同过滤 图神经网络 GRU 双线性特征交叉 注意力机制 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-5196.2023.01.015

馆 藏 号：203118635...