【摘 要】
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当今世界,海量信息充斥着每个人的生活,信息化时代的来临不仅使社会生产和人类生活速度有了飞速的提高,同时也产生了大量的信息,“信息过载”问题也由此加重。对广大用户来说,信息过载带来的一个主要问题是:巨量冗余的信息将极大干扰用户对其所需信息的准确选择。怎样从如此巨量的数据中快速获得更有用的信息是当前存在的一个主要问题。推荐系统技术应运而生,它可以预测用户的需求并推荐给用户其最可能喜欢的内容,有效降低了
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当今世界,海量信息充斥着每个人的生活,信息化时代的来临不仅使社会生产和人类生活速度有了飞速的提高,同时也产生了大量的信息,“信息过载”问题也由此加重。对广大用户来说,信息过载带来的一个主要问题是:巨量冗余的信息将极大干扰用户对其所需信息的准确选择。怎样从如此巨量的数据中快速获得更有用的信息是当前存在的一个主要问题。推荐系统技术应运而生,它可以预测用户的需求并推荐给用户其最可能喜欢的内容,有效降低了人们在互联网上寻找感兴趣的产品或信息的访问时间。推荐系统中对于用户偏好（兴趣点）捕捉方面的研究颇多,传统的基于图神经网络的推荐系统中,捕捉用户偏好的方法是将经典的图神经网络模型或者其变形作为学习图中节点表示的方式。其基本原理是将二部图输入到图卷积神经网络中,进行相邻节点间的消息传递,聚合节点邻域信息,捕捉用户-项目交互图中的深层的节点信息从而学习用户的偏好以及项目的节点特征。然而,现有的工作并没有充分考虑动态的用户-项目交互图中的异构性和动态性,或者没有将异构信息和动态信息同时应用到对用户长期偏好的学习中。基于上述考虑,我们基于图神经网络提出了在用户行为数据学习异构信息和动态信息的模型。本论文的主要工作如下:（1）本文针对用户与项目交互信息中的异构信息捕捉不充分的问题,设计了面向异构网络的图神经模型HGCN,使用图神经模型的信息传递机制对二部图中的潜在的异构信息进行挖掘,帮助用户节点和项目节点聚合其周围的其他类型的节点信息。在得到的节点特征的基础上,使用图注意力网络学习二部图中更深层的异构信息。通过以上方式,能够在抽取二部图内节点高阶邻域信息的同时结合异构信息。（2）本文以捕捉用户长期偏好为出发点,设计了针对用户-项目交互动态图的图神经网络:LPre（Long-term Preferences of Users）。该模型在使用多层HGCN和图注意力网络捕捉异构信息的同时,结合自注意力机制融入时序信息捕捉图的动态变化。接着我们基于对异构信息的考虑对LPre模型进行优化提出LPre+,同时学习用户长期偏好特征以及项目节点的长期演化特征。本文在三个用户行为数据集上对本文提出的LPre和LPre+模型进行用户-项目交互预测实验,并且与多个主流的基线方法作对比,结果表明本文模型在不同的数据集下都具有显著的优势。
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