基于图生成过程的跨领域推荐
Cross-domain recommendation under graph generation process
广东工业大学 计算机学院, 广州 510006
摘要
推荐系统在各方各面得到充分的应用,时刻影响着日常生活。要训练出一个良好的推荐系统往往需要大量的用户—商品交互数据,但是实际情况下获得的数据往往是十分稀疏的,这往往会使得训练出来的模型过拟合,最后难以获得理想的推荐效果。为了解决这个问题,跨领域推荐系统应运而生。目前大部分的跨领域推荐系统工作都是借鉴传统领域自适应的方法,使用基于特征对齐或者对抗学习的思想将领域不变用户兴趣从有丰富数据的源域迁移到稀疏的目标域上,例如豆瓣电影迁移到豆瓣图书。但是由于不同推荐平台的网络结构有所不同,现有方法暴力提取的领域不变的语义信息容易和结构信息耦合,导致错配现象。而且,现有方法忽略了图数据本身存在的噪声,导致实验效果进一步受到了影响。为了解决这个问题,首先引入了图数据的因果数据生成过程,通过领域特征隐变量和语义特征隐变量、噪声隐变量解耦出来,通过使用每个节点的语义隐变量进行推荐,从而获得领域不变的推荐效果。在多个公开数据集上验证了该方法,并取得了目前最好的实验效果。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61876043)
国家优秀青年科学基金资助项目(6212200101)
广州市科技计划资助项目(201902010058)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.01.0015
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2333-2339
文章编号: 1001-3695(2022)08-016-2333-07
发布历史
[2022-03-18] 优先出版
[2022-08-05] 印刷出版
引用本文
蔡瑞初, 吴逢竹, 李梓健. 基于图生成过程的跨领域推荐 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (8): 2333-2339. (Cai Ruichu, Wu Fengzhu, Li Zijian. Cross-domain recommendation under graph generation process [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (8): 2333-2339. )
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。
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