基于跨会话知识图谱的图注意力网络推荐方法

基于会话的推荐方法旨在根据匿名用户行为序列预测下一个项目。然而,现有会话推荐方法多基于当前会话建模用户偏好,忽略了会话间蕴含的语义信息及知识图谱中丰富的实体和关系信息,无法有效缓解数据稀疏性的问题。提出一种基于跨会话信息与知识图谱的图注意力网络推荐方法。通过有效整合跨会话信息和知识图谱中的项目知识构建跨会话知识图谱,利用知识感知的注意力机制计算各邻居节点的重要性分数,以更新项目节点表示,采用门控循环单元和图注意力网络将每个会话表示为该会话的当前偏好和全局偏好的组合。在此基础上,将会话嵌入和项目嵌入拼接后输入到多层感知机,得到目标会话和候选项目的预测分数,从而实现会话推荐。实验结果表明,与GRU4REC、SR-GNN、FGNN等方法相比,该方法在KKBOX和JDATA两个真实数据集上的推荐命中率分别至少提高了8.23和2.41个百分点,能有效增强会话推荐性能。     

融合交互注意力和参数自适应的商品会话推荐

在电商场景中,用户面对繁杂的商品时往往难以快速检索到所需商品,而基于会话的商品推荐能通过学习用户短期兴趣从而为其推荐可能感兴趣的商品,因此基于会话的推荐研究具有显著的理论和应用研究价值。已有的会话推荐算法大多关注于利用全局图中的信息来增强会话图中的表征学习,而忽略了会话图和全局图上物品表征之间的交互关系。该文提出一种通过交互注意力和改进参数自适应策略增强的图神经网络商品会话推荐模型。交互注意层通过提取强相关信息来修正全局图和会话图中的商品表示,而参数自适应层则通过改进参数自适应策略动态权重调整以获得物品的最终表示进而用于预测。实验结果表明,该文所提出的模型在Tmall数据集上显著优于对比模型。     

融合全局和近邻协同信息的会话推荐算法

现有基于会话的推荐算法主要通过挖掘单个目标会话的项目转换关系进行推荐,对来自其他不同会话中项目之间的复杂转换信息考虑较少。为此,提出一种融合全局和近邻协同信息的会话推荐算法SFGN-GNN,同时考虑来自全局与近邻会话的协同信息,以充分挖掘用户偏好。通过学习会话表示来表达用户偏好,先按目标会话与近邻会话的成对项目转移关系构建近邻图,依据所有会话中的成对项目转移关系构建全局图,再利用图神经网络获取目标会话节点近邻级和全局级的项目表示,采用融合门融合得到会话级项目表示,并在其中嵌入项目在目标会话中的位置信息和时间信息,然后通过软注意力机制得到最终的会话表示,最后经过softmax函数预测下一个可能交互的项目。在两个数据集上的实验验证了SFGN-GNN算法有效性。     

基于动态知识图谱和深度神经网络的会话推荐方法

基于深度神经网络对会话进行建模的方法在处理会话序列数据时忽视了项目动态知识和会话中的操作行为,影响了推荐的准确性问题,为此提出基于动态知识图谱和深度神经网络的会话推荐方法。分别采用图神经网络和循环神经网络学习项目序列和操作序列的特征表示,结合动态知识图谱的项目知识进行建模以达到动态推荐的目的。实验结果表明,该方法能够提高推荐结果的准确性,更为有效预测用户的下一个交互项目。     

融合多模态深度游走与偏差校准因子的推荐模型

曝光偏差严重影响协同过滤模型的推荐精度,导致预测结果偏离用户的真实兴趣,而现有模型对曝光偏差的建模能力有限,甚至放大偏差。为此,提出融合多模态深度游走与偏差校准因子（MmDW-BC）的推荐模型。首先,引入项目多模态属性特征作为项目图的连接边,从而缓解低曝光项目交互数据稀疏的问题;在此基础上,构建图嵌入模块——多模态深度游走（MmDW）将项目多模态信息融入嵌入向量,以获取丰富的节点表示;最后,基于校准策略设计新的偏差校准推荐算法进行用户偏好预测。将提出的模型应用于Amazon和ML-1M数据集上,实验结果验证所提模型明确考虑曝光偏差来提升推荐精度的必要性和有效性。     

基于邻域感知图神经网络的会话推荐

在基于会话的推荐中,图神经网络及其改进模型将会话内复杂的交互关系建模为图结构并从中捕获项目特征,是现有推荐模型中性能较好的一类方法。然而大多数模型都忽略了不同会话之间可能存在的有效信息,仅对当前会话建模难以利用其他会话,也无法发挥邻域信息的辅助作用。因此提出基于邻域感知图神经网络的会话推荐（NA-GNN）。该模型构建会话层和全局邻域层的图结构捕获项目表示,结合注意力机制聚合两种项目表征,将会话序列之间的互信息最大化地结合到网络训练中。在真实的数据集Yoochoose和Diginetica上进行实验,与性能最优的基准模型相比,模型P@20在Yoochoose上提高了1.85%,在Diginetica上提升了7.19%;MRR@20分别提升了0.48%和8.36%,证明模型的有效性和合理性。     

基于高阶和时序特征的图神经网络社会化推荐算法研究

跨项目社会推荐是一种将社交关系整合到推荐系统中的方法。社会化推荐中包含用户-项目交互图和社交网络图,用户是连接这两个图的桥梁,其表示学习对提升社会化推荐的性能至关重要。然而,现有方法主要使用用户或项目的静态属性和社交网络中的显式朋友关系来进行表示学习,用户和项目交互的时序信息及隐式朋友关系未得到充分利用。因此,在社会化推荐中,如何有效利用时序信息和社交信息成为重要的研究课题之一。文中通过建模用户的隐式朋友和项目的社交属性,提出了一种新颖的基于高阶和时序特征的图神经网络社会化推荐算法(Graph Neural Networks Social Recommendation Based on High-order and Temporal Features)模型,简称HTGSR。HTGSR首先利用门控递归单元对基于项目的用户表征进行建模,以反映用户的近期动态偏好,并定义一个高阶建模单元来提取用户的高阶连通特征,挖掘用户的隐式朋友信息;其次利用注意力机制获取基于社交关系的用户表征;然后提出不同的项目社交网络的构建方式,并利用注意力机制来获取项目表征;最后将用户和项目的潜在表征输入到多层感知机,...     

融合多模态自监督图学习的视频推荐模型

现有视频推荐方法在算法框架中引入图神经网络来建模用户—视频协同关系,学习用户和视频的表示向量,但是节点中包含的冗余噪声会限制模型的建模能力。针对以上问题,提出了一种融合多模态自监督图学习的视频推荐模型(IMSGL-VRM)。首先,在图数据增强模式下构建自监督的图神经网络模型学习多模态视图下的节点特征表示,以提升节点表示的泛化能力;其次,为了得到推荐结果的多样性,设计了多兴趣提取模块从用户历史的交互视频序列中建模用户的多兴趣;最后,融合多模态的用户多兴趣表示和视频的特征表示,使用多样性可控的方式输出推荐结果,以满足视频推荐的多样性需求。在MovieLens-1M和TikTok数据集上实验,采用准确性、召回率、NDCG和多样性等指标评估模型。实验结果表明,该模型相比经典基准模型均有显著的性能提升。     

知识图谱增强的图神经网络推荐研究进展

已有推荐方法主要基于用户与项目的历史交互行为,未充分运用用户及项目相关特征信息,推荐效果并不理想。知识图谱（knowledge graph,KG）增强的图神经网络（graph neural network,GNN）推荐,是以用户与项目交互行为构建的交互图为基础,引入同为图结构的知识图谱,并运用图神经网络技术进行处理,从而实现个性化推荐。深入探讨了现有知识图谱增强的图神经网络推荐研究进展。首先在对图神经网络推荐和知识图谱推荐进行探讨的基础上,从项目知识图谱和协同知识图谱视角,深入分析了当前知识图谱增强的图神经网络推荐取得的相关研究成果;然后从大规模动态知识图谱处理、用户对项目属性的偏好挖掘、知识图谱的图嵌入学习等方面,指出了已有知识图谱增强的图神经网络推荐研究存在的主要问题;最后从动态时序知识图谱增强的GNN推荐、元学习的知识图谱增强GNN推荐、多模态知识图谱增强的GNN推荐、知识图谱增强的GNN跨领域推荐等方面,展望了知识图谱增强的图神经网络推荐未来主要研究方向。     

基于超图卷积网络和目标多意图感知的会话推荐算法

当前先进的会话推荐算法主要通过图神经网络从全局和目标会话中挖掘项目的成对转换关系,并将目标会话压缩成固定的向量表示,忽略了项目间复杂的高阶信息和目标项目对用户偏好多样性的影响。为此提出了基于超图卷积网络和目标多意图感知的会话推荐算法HCN-TMP。通过学习会话表示来表达用户偏好,首先依据目标会话构建会话图,依据全局会话构建超图,通过意图解纠缠技术将原有反映用户耦合意图的项目嵌入表示转换为项目多因素嵌入表示,再经图注意力网络和超图卷积网络分别学习目标会话节点的会话级和全局级项目表示,并使用距离相关性损失函数增强多因素嵌入块间的独立性;然后嵌入目标会话中节点位置信息,加权每个节点的注意力权重,得到全局级和会话级会话表示;利用对比学习最大化两者互信息,经目标多意图感知,针对不同的目标项目自适应地学习目标会话中多意图的用户偏好,得到目标感知级会话表示,最后线性融合三个级别的会话表示得到最终的会话表示。在Tmall和Nowplaying两个公开数据集上进行大量实验,实验结果验证了HCN-TMP算法的有效性。     

基于对比超图转换器的会话推荐

针对会话推荐本身存在的噪声干扰和样本稀疏性问题，提出一种基于对比超图转换器的会话推荐（CHT）模型。首先，将会话序列建模为超图；其次，通过超图转换器构建项目的全局上下文信息和局部上下文信息。最后，在全局关系学习上利用项目级（I-L）编码器和会话级（S-L）编码器捕获不同级别的项目嵌入，经过信息融合模块进行项目嵌入和反向位置嵌入融合，并通过软注意力模块得到全局会话表示，而在局部关系学习上借助权重线图卷积网络生成局部会话表示。此外，引入对比学习范式最大化全局会话表示和局部会话表示之间的互信息，以提高推荐性能。在多个真实数据集上的实验结果表明，CHT模型的推荐性能优于目前的主流模型。相较于次优模型S2-DHCN(Self-Supervised Hypergraph Convolutional Networks)，在Tmall数据集上，所提模型的P@20最高达到了35.61%,MRR@20最高达到了17.11%，分别提升了13.34%和13.69%；在Diginetica数据集上，所提模型的P@20最高达到了54.07%,MRR@20最高达到了18.59%，分别提升了0.76%和0.43%，验...     

联合学习用户端和项目端知识图谱的个性化推荐

如何在已有的用户行为和辅助信息的基础上准确建模用户的偏好非常重要。在各种辅助信息中,知识图谱(Know-ledge Graph,KG)作为一种新型辅助信息,其节点和边包含了丰富的结构信息和语义信息,近年来受到了越来越多研究者的关注。大量研究表明,在个性化推荐中引入知识图谱可以有效地提高推荐的性能,并增强推荐的合理性和可解释性。然而,现有的方法要么是在KG上探索每个用户-项目交互对(user-item)的独立子路径,要么使用图表示学习的方法在KG中分别学习目标用户(user)或项目(item)的表示,虽然都取得了一定的效果,但是前者没有充分捕获用户-项目(user-item)在KG上的结构信息,后者在产生嵌入(embedding)表示的过程中忽略了user和item的相互影响。为了弥补上述方法的不足,提出了一种联合学习用户端和项目端知识图谱(User-end and Item-end Knowledge Graph,UIKG)的新模型。该模型通过挖掘用户和项目在各自KG中的关联属性信息,并通过联合学习有效地捕获用户的个性化偏好与项目之间的关联性。具体的操作步骤是,利用基于图卷积神经网络的方法从用户知识图谱中学习用户表示向量,再将用户表示向量引入项目知识图谱中联合学习得到项目表示向量,实现用户端KG和项目端KG的无缝统一,最后通过多层感知器进行偏好预测,得到用户对项目的偏好概率,从而更有效地挖掘KG中的高阶结构信息和语义信息来捕获用户的个性化偏好。在公开数据集上的实验结果表明,与基线方法相比,UIKG在Recall@K指标上提高了2.5%~13.6%,在AUC和F1指标上提高了0.4%~5.8%。     

主题增强的多层次图神经网络会话推荐模型

基于会话的推荐旨在基于会话内数据,为匿名或未登录用户做出推荐.现有的研究工作通常仅以会话中单个商品作为最小单位进行建模,忽略商品在不同感受野下的表征.同时,尚未挖掘会话序列中蕴含的商品隐式主题信息.为了缓解上述问题,文中提出主题增强的多层次图神经网络会话推荐模型(Topic-Enhanced Multi-level Graph Neural Network for Session-Based Recommendation, TEMGNN).首先,设计多层次商品嵌入学习模块,拓宽商品的感受野,获取不同粒度下的商品表示.然后,结合文中提出的多层次图神经网络进行同粒度和跨粒度下的商品信息传播,捕获更丰富的商品嵌入表征.此外,提出商品主题学习模块,在不依赖任何商品属性信息的前提下,抽取商品在隐空间下的主题共性,并以显式的向量空间投影方式自动形成商品的主题表示,用于增强模型推荐性能.在3个基准数据集上的实验表明,TEMGNN的表现较优.     

基于多图神经网络的会话感知推荐模型

针对基于会话的推荐算法主要依赖目标会话中的信息,而未充分利用其他会话中的协同信息的问题,提出了一种基于多图神经网络的会话感知推荐（MGSP）模型。首先,根据目标会话与训练集中的所有会话构建物品转移图（ITG）和协同关联图（CRG）,并基于这两张图应用图神经网络（GNN）来汇聚节点的信息,得到两类的节点表示;然后,经过双层注意力模块对两类节点表示建模,获取会话级别的表示;最后,使用注意力机制进行信息融合,得到最终的会话表示,并预测下一个交互物品。分别在电商和民航两个场景下进行了对比实验,实验结果表明,相较最优的基准模型,MGSP模型在电商数据集各项指标上的提高超过1个百分点,在民航数据集各项指标上的提高约为3个百分点,验证了MGSP模型的有效性。     

图神经网络会话推荐系统综述

会话推荐立足于目标用户的当前会话,根据项目类别、跨会话的上下文信息、多种用户行为等辅助信息学习项目间的依赖关系,从而捕捉用户的长短期偏好进行个性化推荐。近年来,流行的深度学习系列方法已经成为会话型推荐系统这个研究热点的前沿方法,尤其是图神经网络的引入,使会话推荐系统的性能得到了进一步提升。鉴于此,该综述从问题定义与会话推荐因素出发,从构图方面进行分析;将相关工作分为基于图卷积网络、门控图神经网络、图注意力网络和其他图神经网络架构的会话推荐系统,并进行归纳与对比;对各工作实验部分中的损失函数类别、所选用的数据集和模型性能评估指标三方面进行深入分析。重点从算法原理和性能分析两方面对各模型框架进行评估和梳理,旨在对近五年基于图神经网络的会话推荐系统相关工作进行评述、总结与展望。     

图表示学习短视频智能推荐研究综述

随着短视频数量的爆发式增长, 精准的个性化短视频推荐成为学术界和工业界的迫切需求。然而,现有的推荐方法没有考虑实际的短视频具有数据多源异构多模态、用户行为复杂多样、用户兴趣动态变化等特点。短视频模态间的语义鸿沟、社交网络用户多行为挖掘、用户动态兴趣捕捉依然是短视频推荐领域面临的三个重要问题。针对当前推荐系统存在的问题,并充分考虑短视频推荐系统的实际需求,本文介绍了短视频推荐中基于图表示学习的短视频推荐方法;研究了短视频异构多模态特征表示,充分挖掘视频内容特征并进行高效融合;研究了短视频社交网络用户多行为表示,通过社交网络用户多种行为挖掘更细粒度的用户偏好;研究了用户的动态偏好表示方法,通过利用时序信息建模用户的动态兴趣,保证推荐结果的准确度并增加其多样性与个性化。本研究可在理论和实践上推进基于图特征学习的短视频推荐研究,也可作为短视频推荐系统的关键技术。     

面向电子商务平台用户意图预测的时间感知分层自注意力网络

在推荐系统领域,了解电商平台中在线用户的行为意图至关重要。目前的一些方法通常将用户与商品之间的交互历史数据视为有序的序列,却忽视了不同交互行为之间的时间间隔信息。另外,一个用户的在线行为可能不仅仅包含一种意图,而是包含多种意图。例如,当一位用户在浏览运动品类下的商品时,其可能同时有购买足球和运动衫这两种商品的意图。但是现有的一些电商平台用户意图预测方法很难有效对用户-商品交互对时间间隔信息进行建模,也难以捕捉用户多方面的购物意图。为了解决上述问题,我们提出了一种时间感知分层自注意力网络模型THSNet,以更有效对电商平台的用户意图进行预测。具体而言,THSNet模型采用一种分层注意力机制来有效地捕获用户-商品交互历史中的时间跨度信息以更有效建模用户的多种意图。THSNet模型的注意力层分为两层,底层的注意力层用于建模每个会话内部的用户-商品交互,上层的注意力层学习不同会话之间的长期依赖关系。另外,为了提高预测结果的鲁棒性和准确度,我们采用BERT预训练的方法,通过随机遮盖部分会话的特征表示,构造了一个完形填空任务,并将该任务与用户意图预测任务耦合成为多任务学习模型,这种多任务预测方法有助于模型学到一个具有鲁棒性和双向性的会话特征表示。我们在两个真实数据集上对所提方法对有效性进行了验证。实验结果表明,我们所提出的THSNet模型要明显优于目前最先进的方法。     

利用门控网络构建用户动态兴趣的序列推荐模型

在推荐系统中,现有多数序列推荐方法将用户行为视为一个时间有序的序列进行用户兴趣建模,用户兴趣的动态变化导致模型难以从用户行为序列中捕捉准确的用户兴趣信息。针对该问题,同时考虑到项目间成对的共现模式应作为交互信息的补充,提出利用门控网络构建用户动态兴趣的序列推荐模型DCGN。使用门控线性单元捕获交互序列中的用户兴趣,利用带有注意力权重的门控循环网络学习用户的动态兴趣。在此基础上,对用户交互项目间的共现模式进行建模,与用户兴趣信息以及用户信息进行融合后输入深度神经网络,得到最终推荐结果。在ML100K、Amazon 5-Elect、Retailrocket 3个公开数据集上进行实验,使用精确率、归一化折损累积增益和命中率进行性能评估,结果表明,DCGN模型较NARM、GRU4Rec、NLR等主流序列推荐模型性能更优,其归一化折损增益和精确率在Retailrocket数据集上平均提升1.9%和1.22%,在Amazon 5-Elect数据集上平均提升0.82%和1.05%,在ML100K数据集上平均提升0.36%和0.31%。     

结合跳跃连接的多层图注意力网络会话推荐

基于会话的推荐旨在根据匿名用户的短期交互数据来预测用户下一次交互项目. 现有图神经网络会话推荐模型大多在信息传播过程中平等对待所有邻居节点, 而没有区分他们对于中心节点的重要性, 从而给模型训练引入噪声. 此外, 随着图神经网络层数的增加, 过度平滑问题会随之产生. 针对上述问题, 本文提出结合跳跃连接的多层图注意力网络会话推荐模型(MGATSC). 首先利用图注意力网络学习邻居节点对于中心节点的重要性, 并堆叠多层网络以获取高阶邻居信息; 然后为了缓解过度平滑问题, 采用基于残差注意力机制的跳跃连接更新每层网络的节点嵌入, 并通过平均池化得到最终节点嵌入. 最后将反向位置嵌入融合到节点嵌入中, 经过预测层生成推荐. 在Tmall、Diginetica以及Retailrocket这3个公开数据集上的实验结果表明所提模型优于所有基线模型, 验证了模型的有效性与合理性.     

基于双编码器表示学习的多模态情感分析

多模态情感分析旨在通过用户上传在社交平台上的视频来判断用户的情感. 目前的多模态情感分析研究主要是设计复杂的多模态融合网络来学习模态之间的一致性信息, 在一定程度上能够提升模型的性能, 但它们大部分都忽略了模态之间的差异性信息所起到的互补作用, 从而导致情感分析出现偏差. 本文提出了一个基于双编码器表示学习的多模态情感分析模型DERL (dual encoder representation learning), 该模型通过双编码器结构学习模态不变表征和模态特定表征. 具体来说, 我们利用基于层级注意力机制的跨模态交互编码器学习所有模态的模态不变表征, 获取一致性信息; 利用基于自注意力机制的模态内编码器学习模态私有的模态特定表征, 获取差异性信息. 此外, 我们设计两个门控网络单元对编码后的特征进行增强和过滤, 以更好地结合模态不变和模态特定表征, 最后在融合时通过缩小不同多模态表示之间的L2距离以捕获它们之间潜在的相似情感用于情感预测. 在两个公开的数据集CMU-MOSI和CMU-MOSEI上的实验结果表明该模型优于一系列基线模型.