融合一致性社交关系的协同相似嵌入推荐模型

作     者：吴永庆 孙鹏 金尧 丁治辰 Wu Yongqing;Sun Peng;Jin Yao;Ding Zhichen

作者机构：辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(52174184) 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2023年第40卷第10期

页      码：2951-2956,2966页

摘      要：为了解决推荐系统中新用户评级预测冷启动和数据稀疏等问题,提出了一种融合一致性社交关系的协同相似嵌入推荐模型(collaborative similarity embedding recommendation model incorporating consistent social relationships,CSECSR)。首先,模型通过预热层对图形嵌入进行等权重传播和聚合;其次,采样具有一致性的社交关系邻居,并利用关系注意力机制对这些关系进行聚合;最后,利用用户和项目最终嵌入值的内积进行评分预测,设计具有自适应裕度的BPR损失和相似性损失的损失函数对模型进行优化。在Ciao、Epinions和FilmTrust数据集上与其他代表性的推荐模型进行了对比,实验结果表明所提推荐模型预测误差明显优于其他模型,证明了所提推荐模型的有效性。

主 题 词：推荐系统 图神经网络 社交关系 协同嵌入 

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

D　O　I：10.19734/j.issn.1001-3695.2023.03.0094

馆 藏 号：203124055...