基于多维社交关系嵌入的深层图神经网络推荐方法

社会化推荐系统通过用户的社会属性信息能缓解推荐系统中数据稀疏性和冷启动问题，从而提高推荐系统的精度。然而大多数社会化推荐方法主要针对单一的社交网络，或对多个社交网络进行线性叠加，使得用户社会属性难以充分参与计算，因而推荐的精度有限。针对该问题，提出一种多重网络嵌入的图形神经网络模型来实现复杂多维社交网络下的推荐，该模型构建了统一的方法来融合用户-物品、用户-用户等各种关系构成的多维复杂网络，通过注意力机制聚合不同类型的多邻居对节点生成作出贡献，并将多个图神经网络进行组合，从而构建了多维社交关系下的图神经网络推荐框架。这种方法通过拓扑结构直接反映推荐系统中实体及其相互间关系，直接在图上对相关信息进行不断更新计算，具有很强的归纳性，有效避免了传统推荐方法中信息利用不完全的问题。通过与相关的社会推荐算法进行比较，实验结果表明，所提方法在均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等推荐精度指标上有所改善，甚至在数据稀疏情况下也有良好的精度。     

融合信任度的神经网络推荐算法

传统神经网络协同过滤算法存在建模复杂、训练效率不高、数据稀疏的问题,导致推荐精度较低。通过度量用户间的信任关系的强弱来丰富现有的稀疏数据集,添加社交信任这一特征属性提高推荐算法的相关性能,针对项目上下文信息的神经网络协同过滤算法(IFE-NCF)提出一种融合信任度与注意力机制的神经网络推荐算法T-NAMF。该算法将用户-用户之间的信任度值加入到特征向量中并且在神经网络模型中加入注意力机制,增大关键隐式反馈信息的权重,用来缓解社交网络中大量数据信息缺失的问题。在MovieLens-1m和Pinterest-20两个数据集上的实验测试表明,T-NAMF算法与部分基于NCF的经典算法相比,在推荐效果上有明显提升。     

社交网络服务中的多维空间视频推荐算法

视频推荐作为一项帮助用户迅速找到其最感兴趣视频的关键技术,是社交网络服务中比较重要的研究内容之一。传统推荐算法未能充分利用视频社会化网站中的多维信息,会导致冷启动和数据稀疏的问题。为此,提出一种社交网络服务中的多维空间视频推荐算法。综合分析构成视频社会化网络的多维信息源要素,在此基础上,通过构建多维聚类空间,进而实现基于多维聚类空间的视频推荐算法,利用构成视频社会化网络的多维信息源要素,为视频的个性化推荐提供信息来源,以解决冷启动和数据稀疏问题。实验结果表明,该算法在视频推荐准确度方面相对于传统视频推荐算法有明显提高。     

基于社交网络能量扩散的协同过滤推荐算法

针对数据稀疏导致推荐系统精确度较低的问题,结合社交网络中丰富的社会化信息及能量扩散在数据稀疏问题上的优良表现,文中提出基于社交网络能量扩散的协同过滤推荐算法.首先利用用户-物品评分矩阵和信任关系具有的传递性计算用户之间信任强度值.再利用社交网络结合用户-物品二分网络,得到物品资源值.最后利用协同过滤方法进行预测评分.在真实数据集上的实验表明,文中算法缓解数据稀疏性,可解决推荐精确度较低的问题.     

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,...     

结合异构关系增强图神经网络的社交推荐

社交推荐旨在利用用户的社会属性推荐潜在的感兴趣项目,有效缓解了数据稀疏性和冷启动问题。然而现有的社交推荐算法主要面向单一社交关系进行研究,社会属性难以充分参与计算,存在未能合理利用社会异构关系和节点特征表示质量不高的问题,为此提出一种结合异构关系增强图神经网络的社交推荐模型（HR-GNN）。HR-GNN利用图卷积网络（GCN）聚合用户和项目节点信息,生成查询嵌入以查询节点信息;通过将抽样概率与邻居节点之间的一致性分数相结合的邻居抽样策略挖掘社会异构关系;用自注意力机制聚合节点信息以提高用户和项目特征表示的质量。在两个真实数据集上进行的实验结果表明,所提算法在平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）两个指标上相较于基准算法均有明显改进,在Ciao数据集上它们分别至少降低了1.80%和1.35%,在Epinions数据集上则分别至少降低了2.80%和3.18%,验证了HR-GNN的有效性。     

基于社交关系与无监督学习的大数据推荐算法

针对大数据推荐系统中推荐准确率与效率较低的问题,设计一种基于社交关系与多上下文因素的大数据推荐系统。基于活动用户的社交网络,构建一个社交关系的张量模型;通过张量分解获得用户的上下文因素;基于候选集的相似性产生一个推荐列表。基于用户的反馈预测社交关系的范围,有效地减少推荐系统的计算量。真实数据集的实验结果证明,该算法提高了推荐系统的推荐精度,有效地缓解了稀疏性问题与冷启动问题,并且实现了较快的响应时间。     

融合物品信息的社会化推荐算法

大多数社会化推荐算法仅考虑约束用户的特征向量并未限制物品的特征向量对推荐系统性能的影响,针对这一问题,提出了一种融合物品信息的社会化推荐算法。该算法先通过用户与物品的交互图构建物品相似性网络,在此基础上采用随机游走和SkipGram的方法构造出隐性物品相似性网络,再通过图神经网络的方法学习物品隐性相似性网络、社交网络和用户物品交互图,得到用户和物品编码的特征向量,最后在矩阵分解的基础上同时对用户和物品的特征向量做进一步约束,采用迭代更新的方式获取用户和物体最终的特征向量。为验证推荐算法的性能,在FilmTrust、Ciao和Douban数据集上进行实验验证。实验结果表明,所提出的ISGCF算法与经典的推荐算法相比,推荐效果更好,有效地缓解了冷启动问题。     

基于对抗采样的社交推荐算法

推荐系统利用用户的历史记录、物品的基础信息等数据进行建模来捕获用户的偏好,有效缓解了信息过载等问题,虽然其已应用广泛,但整个推荐领域面临的挑战却依旧存在,其中数据稀疏这一问题对于推荐性能有举足轻重的影响。近年来,大量研究表明基于社交信息的推荐算法能够有效缓解数据稀疏问题,但它们也仍然存在一定的局限。线上的社交网络是非常稀疏的,并且线上社交网络中的“朋友”通常包括同学、同事、亲戚等,因此,拥有显式朋友关系的用户不一定拥有相似的偏好,即直接利用显式朋友的兴趣偏好进行推荐会存在噪声问题。此外,大部分基于隐式反馈的算法通常直接对用户没有交互过的物品进行随机采样,然后将其作为用户实际交互过的物品的负样本来优化模型,然而用户没有交互过的物品并不代表用户不喜欢,这种粗粒度的采样策略忽略了用户的真实偏好,同样也带来了一定程度的噪声。生成对抗网络（GANs）因其在训练中捕获复杂数据分布的能力以及强大的鲁棒性被广泛应用到推荐系统中,为了减弱上述噪声问题带来的影响,本文基于生成对抗网络提出了一种细粒度的对抗采样推荐模型（ASGAN）,包括一个生成器和判别器。其中,生成器首先利用图表示学习技术初始化社交网络,接着为用户生成一个与其偏好相似的朋友,然后再从该朋友喜欢的物品集中同时生成该用户喜欢的物品和用户不喜欢的物品。判别器则尽可能区分出用户实际交互过的物品和生成器生成的两类物品。随着对抗训练的进行,生成器能更有效地进行社交朋友采样和物品采样,而判别器能够良好地捕获用户的真实偏好分布。最后,在三个公开的真实数据集上与现有的六个工作进行对比,实验结果证明：ASGAN拥有更好的推荐性能,通过重构社交网络和细粒度采样有效缓解了社交信息和物品采样策略带来的噪声问题。     

基于完全子图的社交网络用户特征识别方法*

社交网络已经成为人们获取信息、交友的主要媒体,但其自身虚拟性、匿名性等特点在给人们带来便利的同时也使用户身份不易确认.为此,文中提出基于完全子图的社交网络用户身份特征识别方法,根据三度影响力原则,构建推测模型,通过分析社交网络拓扑结构图中构成完全子图的用户属性,推测未知用户的未知身份特征.提出多度包含完全子图身份特征识别方法和多度传递的完全子图身份特征识别方法,利用未知用户的三度互粉社交网络拓扑结构图的邻接矩阵搜索完全子图,通过多数投票器方法进行身份推测,有效改善因社交关系稀疏而导致的用户身份特征识别结果不稳定的问题.实验表明文中方法具有较高的准确率.     

融合重叠社区正则化及隐式反馈的协同过滤方法

针对目前推荐系统存在的数据稀疏和冷启动等问题,提出了一种融合重叠社区正则化及隐式反馈的协同过滤方法（OCRIF）,该方法不仅考虑了用户在社交网络中的社区结构,而且将用户评分信息与社交信息的隐式反馈融入推荐模型之中。此外,由于网络表示学习可以有效学习节点在社交网络的全局结构上的近邻信息,提出了一种网络表示学习增强的OCRIF（OCRIF+）,该方法结合社交网络中用户在网络中的低维表示与用户-商品特征,能更有效地刻画用户之间的相似度及用户对兴趣社区的归属度。多个真实数据集上的实验结果显示：所提出的方法的推荐效果优于同类方法,与TrustSVD方法相比,在FilmTrust、DouBan以及Ciao数据集上,该方法的均方根误差（RMSE）分别下降了2.74%、2.55%以及1.83%,平均绝对误差（MAE）分别下降了3.47%、2.97%以及2.40%。     

融合社交网络用户潜在因子的社会化推荐

针对传统社会化推荐准确率不高的问题,提出一种融合社交网络用户潜在因子的推荐算法SGCN-MF。SGCN-MF考虑社交网络中用户的隐语义信息对推荐结果的影响。使用图卷积神经网络将用户-项目历史交互信息和用户社交网络进行编码嵌入,学习得到具有用户特征和网络结构信息的节点在低维向量空间的潜在特征表达;将用户潜在因子融入基于矩阵分解的社会化推荐模型中;使用梯度下降算法训练模型参数。在Filmtrust、Ciao和Epinions数据集上的实验表明,与传统的社会化推荐算法相比,SGCN-MF能够提升推荐的准确率。     

基于异构动态图模型的社交网络节点分类方法

在机器学习领域,与传统的神经网络相比,图神经网络在社交推荐等任务中发挥着越来越重要的作用,但是目前工作中大多数都使用静态图.针对现有静态图神经网络方法难以考虑社交用户动态特性的问题,通过引入动态图模型提出了一种基于异构动态图模型的社交网络节点分类方法.该方法在动态图建模的基础上,通过基于点边交互的节点特征更新机制和基于循环神经网络的时序聚合方法,实现了高效的动态社交网络节点分类.在多个真实数据集上的实验结果表明,提出方法在动态社交网络数据的节点分类方面有较好的效果,对比静态图和动态图的基准方法有显著的提升.     

基于多层次多视角的图注意力Top-N推荐方法

推荐系统是当前数据挖掘领域的研究热点,海量数据的涌现促使多源信息融合的推荐方法得到极大的关注。但是,现有的基于异质信息融合的推荐方法在进行特征表示时往往忽略了用户和项目之间的交互信息以及元路径之间的相互影响。因此,考虑到属性节点嵌入和结构元路径的不同视角,提出了一种多层次图注意力的网络推荐方法。该方法通过构建不同的元路径,将多源信息网络结构粒化为多个独立的粗粒度网络,然后基于图注意力机制结合局部节点属性嵌入,来分别学习用户和项目的潜在特征,最终给出融合后的细粒度网络推荐。在现实大规模数据集上进行横向和纵向评测,实验结果表明该方法能够有效地提升推荐性能。     

结合概率矩阵分解的混合型推荐算法

针对社交网络推荐系统中存在的数据稀疏、冷启动等问题,提出了一种结合特征传递和概率矩阵分解（TPMF）的社交网络混合型推荐算法。以概率矩阵因式分解（PMF）方法作为推荐框架,不仅考虑了用户信任网络,还结合推荐项目之间的关联关系、用户项目评分矩阵和自适应权重来权衡个人潜在特征和社交潜在特征对用户的影响程度。将社交网络中用户间的信任特征传递引入推荐系统中作为推荐的有效依据。实验结果表明,与基于用户的协同过滤（UBCF）、TidalTrust、PMF和SoRec算法相比,TPMF的平均绝对误差（MAE）直接相减后降低了4.1%到20.8%,均方根误差（RMSE）降低了3.3%到18.5%。在冷启动问题中,与上述四种算法相比,TPMF的平均绝对误差相减后降低了1.6%到14.7%,均方根误差降低了约1.2%到9.7%,能有效缓解冷启动问题,提高算法的鲁棒性。     

基于模块度和标签传递的推荐算法

针对基于网络信息的商品推荐的问题，提出了在二部网络上基于社区挖掘和标签传递的推荐算法。首先，用带权的二部图来表达用户-项目的评分矩阵，利用标签传递技术对二部网络进行社区挖掘；然后，基于二部网络中的社区结构信息，充分利用用户所在的社区之间的相似性以及项目之间、用户之间的相似性来挖掘用户可能感兴趣的项目；最后，向用户进行项目的推荐。在实际网络上的实验结果表明，与基于双向关联规则项目评分预测的推荐算法（BAR-CF）、基于项目评分预测的推荐算法（IR-CF）、基于网络链接预测的用户偏好预测方法（PLP）和改进的基于用户的协同过滤的方法（MU-CF）相比，该算法的平均绝对差（MAE）低0.1~0.3，准确率高0.2。因此，所提算法可以取得比其他类似方法更高质量的推荐结果。     

基于模块度和标签传递的推荐算法

针对基于网络信息的商品推荐的问题,提出了在二部网络上基于社区挖掘和标签传递的推荐算法。首先,用带权的二部图来表达用户-项目的评分矩阵,利用标签传递技术对二部网络进行社区挖掘;然后,基于二部网络中的社区结构信息,充分利用用户所在的社区之间的相似性以及项目之间、用户之间的相似性来挖掘用户可能感兴趣的项目;最后,向用户进行项目的推荐。在实际网络上的实验结果表明,与基于双向关联规则项目评分预测的推荐算法（BAR-CF）、基于项目评分预测的推荐算法（IR-CF）、基于网络链接预测的用户偏好预测方法（PLP）和改进的基于用户的协同过滤的方法（MU-CF）相比,该算法的平均绝对差（MAE）低0.1~0.3,准确率高0.2。因此,所提算法可以取得比其他类似方法更高质量的推荐结果。     

基于地域特征和异构社交关系的事件推荐算法研究

近几年,在基于事件的社交网络(EBSNs)服务中,为便于增强用户体验,事件推荐任务一直被广泛研究。本文基于对EBSN中用户行为数据的详细分析,提出了一种新型的融合多种数据特征的潜在因子模型。该模型综合考虑EBSN中两种新型的数据特征: 异构的社交关系特征(线上社交关系+线下社交关系)和用户参与行为的地域性特征。基于真实的Meetup数据集,实验结果表明我们的算法在解决事件推荐问题时比传统的算法有更好的性能。
     

基于元路径的图Transformer神经网络

图神经网络作为一种新的深度学习模型, 被广泛运用在图数据中, 并极大地推动了推荐系统、社交网络、知识图谱等应用的发展. 现有的异构图神经网络通常事先定义了多条元路径来学习异构图中的复合关系. 然而, 这些模型通常在特征聚合步骤中只考虑单条元路径, 导致模型只关注了元路径的局部结构, 忽略了元路径之间的全局相关性; 还有一些模型则是忽略掉了元路径的中间节点和边信息, 导致模型无法学习到元路径内部的语义信息. 针对以上问题, 本文提出一种基于元路径的图Transformer神经网络(MaGTNN). 该模型首先将异构图采样为基于元路径的多关系子图, 利用提出的位置编码和边编码的方法来获取元路径中的语义信息. 随后使用改进的图Transformer层计算出目标节点与其元邻居的相似度, 并利用该相似度来聚合其所有的元邻居信息. 在3个公开数据集的节点分类和节点聚类任务中, MaGTNN均高于最新的基准模型.