基于层次意图解耦的图卷积神经网络推荐模型

Hierarchical intent disentangling for graph convolution neural network recommendation model
吴田慧
孙福振
张文龙
董家玮
王绍卿
山东理工大学 计算机科学与技术学院, 山东 淄博 255049

摘要

当前意图推荐研究提取出的用户意图趋向扁平化,忽略了意图间的层次关系。针对以上问题,提出了一种基于层次意图解耦的图卷积神经网络推荐模型(HIDR),将用户—项目交互图划分为多个动态交互子图,以刻画从细粒度到粗粒度的用户意图层次图。首先,在每个意图交互子图中根据节点高阶连接性自适应地聚合来自高阶邻域的信息,解耦提取用户细粒度意图表示;然后,依据低层次细粒度意图之间的相似关系在高层网络上构建粗粒度意图超节点,显式建模从细粒度到粗粒度的意图层次结构;最后,将解耦得到的层次意图向量聚合为高质量的用户和项目表示,并进行内积预测和迭代优化。在Gowalla和Amazon-book两个数据集上的实验结果表明,相较于最优基线模型CLSR,HIDR的召回率(recall)分别提升了10.82%、6.63%,归一化折损累计增益(NDCG)分别提升了14.65%、9.63%,精度(precision)分别提升了10.46%和7.73%。

基金项目

国家自然科学基金项目(61841602)
山东省自然科学基金项目(ZR2020MF147)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.10.0543
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1341-1345,1351
文章编号: 1001-3695(2023)05-009-1341-05

发布历史

[2023-01-04] 优先出版
[2023-05-05] 印刷出版

引用本文

吴田慧, 孙福振, 张文龙, 等. 基于层次意图解耦的图卷积神经网络推荐模型 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (5): 1341-1345,1351. (Wu Tianhui, Sun Fuzhen, Zhang Wenlong, et al. Hierarchical intent disentangling for graph convolution neural network recommendation model [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (5): 1341-1345,1351. )

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

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