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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
杜雨晅1a,1b
王巍1a,1b,2
张闯1a,1b
郑小丽1a,1b
苏嘉涛1a,1b
王杨洋1a
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。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者,读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员,各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅,所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。


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