【摘 要】
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推荐系统为用户过滤大量的无用信息,帮助用户做出有效决策,已经成为生活中不可或缺的工具。协同过滤算法作为经典的推荐算法基于隐式或显式反馈对用户与商品的交互进行建模,是应用最为广泛和有效的推荐算法。因此,如何提升协同过滤算法的推荐质量成为算法科学研究的热门问题。近年来,国内外学者提出了许多提升协同过滤推荐质量的模型框架,基于图神经网络架构的协同过滤模型是其中重要组成部分。协同过滤的数据本质上为图结构,
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推荐系统为用户过滤大量的无用信息,帮助用户做出有效决策,已经成为生活中不可或缺的工具。协同过滤算法作为经典的推荐算法基于隐式或显式反馈对用户与商品的交互进行建模,是应用最为广泛和有效的推荐算法。因此,如何提升协同过滤算法的推荐质量成为算法科学研究的热门问题。近年来,国内外学者提出了许多提升协同过滤推荐质量的模型框架,基于图神经网络架构的协同过滤模型是其中重要组成部分。协同过滤的数据本质上为图结构,使用构建图的方式对协同过滤问题进行建模符合数据本身规律;并且,推荐预测问题在图结构中映射为链接预测问题,图神经网络在链接预测问题和图数据表示学习方面具独特优势。因此基于图神经网络的协同过滤模型可以提升推荐质量,优化推荐效率。然而,当前基于图神经网络的协同过滤方法仍存在缺陷:首先,图神经网络模型的处理范式是将原始交互图进行树状展开,这样损失了交互图的位置拓扑结构信息;其次,模型对冷门物品关注不足,导致热门物品被推荐地更加频繁,影响用户体验。基于以上分析,本文设计了两个基于图神经网络的协同过滤模型。主要的研究工作和创新性如下:1.本文指出当前图神经网络的训练范式本质上为以目标节点为根节点对原始交互图进行树状展开。这种训练范式会破坏原始交互二部图的拓扑位置信息。本文针对该问题提出带有拓扑位置编码的图协同过滤模型。模型使用METIS图分割算法捕获交互图的拓扑位置信息并形成位置编码,提升协同过滤嵌入表示质量。同时,模型简化了当前图推荐系统中的图卷积网络模块,提升了推荐效率。2.本文针对推荐系统中冷热门物品推荐不均衡问题进行研究。本文利用预训练的图协同过滤模型模拟用户的即时反馈,进而构建出基于Bandit增强的图卷积协同过滤模型。模型通过构建虚拟图的方式利用Bandit算法捕获用户潜在的购买兴趣,为用户做出了兴趣探索的尝试,提升了模型推荐冷门物品的概率,从而缓解冷热门推荐不均衡问题。为了验证我们提出模型的有效性,本文在三个真实推荐数据集Gowalla,Yelp2018,Amazon-Book上进行了相应的实验。实验证明引入位置编码对推荐结果的影响是显著的。相较于基线方法,带有位置编码的图协同过滤模型在Re-call 和 Ndcg 两项指标上最高提升约 7%。同时,多组实验证明基于 Bandit 增强的图协同过滤模型强化了模型对冷门物品的学习能力,缓解了冷热门物品推荐不均衡的问题。
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