用于冷启动推荐的异质信息网络对比元学习

在推荐系统中,冷启动推荐由于缺乏用户和物品交互信息而具有很大的挑战性.该问题可以由数据层和模型层的策略进行缓解.传统的数据层方法利用如特征信息的辅助信息来增强用户和物品表示的学习.最近,异质信息网络被整合于推荐系统中.它可以提供更丰富的辅助信息和更有意义的语义信息.但是,这些模型无法充分利用结构和语义信息,并且忽视了网络中的无标签信息.模型层的方法应用了元学习框架,该框架通过学习相似任务的先验知识然后利用很少的标签信息适应新任务,与冷启动问题相似.综上,我们提出了一个基于异质信息网络的对比元学习框架CM-HIN,同时在数据层和模型层解决冷启动问题.具体的,利用元路径和网络模式两个视图分别刻画异质信息网络的高阶以及本地结构信息.在元路径和网络模式视图中,采用对比学习挖掘异质信息网络的无标签信息并整合两个视图.在三个基准数据集上的三个冷启动推荐场景的大量实验中,CM-HIN超越了所有先进的基线模型.     

异质信息融合网络嵌入的注意力偏好推荐方法

基于异质信息网络的推荐方法已成为当前数据挖掘领域的研究热点。但传统基于异质信息网络的推荐方法多存在可解释性缺失和稀疏不一致性问题,导致无法充分挖掘用户潜在的偏好特征,且有效地进行特征融合。因此,提出了一种在异质信息网络中融合网络嵌入的注意力偏好推荐方法（MFFHINE）;利用对称元路径在刻画对象间语义关系上的优势,在对称元路径上随机游走进行网络嵌入来学习用户偏好特征。采用基于注意力机制的偏好权重融合策略将学习到的各个偏好特征有效融合,并将其集成到矩阵分解模型中。通过联合优化矩阵分解模型和融合函数,以进行最终的评分预测任务。在Douban和Yelp真实大规模数据集上对提出的算法进行实验分析。通过对各基准算法进行横向性能比较,在训练集比例、元路径设置、潜在因子维度等方面进行纵向比较。实验结果表明,MFFHINE性能提升显著。     

基于异质信息网络的推荐系统研究综述

推荐系统旨在为用户提供个性化匹配服务,从而有效缓解大数据时代的信息过载问题,并且改善用户体验,增加用户粘性,极大地促进了电子商务等领域的发展。然而,在实际应用场景中,由于数据稀疏和冷启动问题的存在,推荐系统往往难以得到精准的推荐结果;而复杂的模型设计也导致推荐系统的可解释性不尽如人意。因此,如何充分利用交互、属性、以及各种辅助信息提升推荐的性能和可解释性是推荐系统的核心问题。另一方面,异质信息网络作为一种全面地建模复杂系统中丰富的结构和语义信息的方法,在融合多源信息、捕捉结构语义等方面具有显著优势,已经被成功应用于相似性度量、节点聚类、链接预测、排序等各种数据挖掘任务中。近年来,采用异质信息网络统一建模推荐系统中不同类型对象的复杂交互行为、丰富的用户和商品属性以及各种各样的辅助信息,不仅有效地缓解了推荐系统的数据稀疏和冷启动问题,而且具有较好的可解释性,并因此得到了广泛关注与应用。本文旨在对基于异质信息网络的推荐系统进行全面地综述,首次系统地梳理现有工作,弥补该领域缺乏综述的空白。具体而言,本文首先介绍了异质信息网络和推荐系统的核心概念和背景知识,简要回顾了异质信息网络和推荐系统的研究现状,并且阐述了将推荐系统建模为异质信息网络的一般步骤。然后,本文根据模型原理的不同将现有方法分为三类,分别是基于相似性度量的方法、基于矩阵分解的方法和基于图表示学习的方法,并对每类方法的代表性工作进行了全面的介绍,指出了每类方法的优缺点和不同方法之间的发展脉络与内在关系。最后,本文讨论了现有方法存在的问题,并展望了该领域未来的几个潜在的研究方向。     

基于注意力机制和异质信息网络元路径的推荐系统

异质信息网络（HIN）包含丰富的网络结构和语义信息使其常见于推荐系统中。然而,当前推荐系统的研究工作主要是基于元路径提供的间接信息进行推荐,而未充分利用直接交互信息。为了充分利用这些信息,提出一种融合注意力机制和异质信息网络元路径的三元交互模型（AMMRec）。在异质信息网络中使用隐式反馈矩阵构造用户相似度矩阵和项目相似度矩阵,运用异质信息网络的表示学习方法获得对应的特征向量嵌入,通过注意力机制对其进行修正;设计注意力神经网络,将不同元路径的表示向量进行融合;拼接用户嵌入、元路径嵌入和项目嵌入,通过全连接神经网络生成推荐结果。在真实数据集上的实验结果表明,AMMRec的推荐精度最高提升了9.5%。此外,AMMRec对推荐结果具有良好的可解释性。     

基于融合元路径的图神经网络协同过滤算法

传统的协同过滤算法没有充分考虑用户和商品的交互信息,且面临数据稀疏、冷启动等问题,造成了推荐系统的结果不准确.在本文中提出了一种新的推荐算法,即基于融合元路径的图神经网络协同过滤算法.该算法首先由二部图嵌入用户和商品的历史互动,并通过多层神经网络传播获取用户和商品的高阶特征;然后基于元路径的随机游走来获取异质信息网络中...     

基于元路径与层次注意力的时序异质信息网络表示学习方法

异质信息网络表示学习在节点分类、链接预测、个性化推荐等多个领域上被广泛应用.现有的异质信息网络表示学习方法大多集中在静态网络,忽略网络中时间属性对节点表示的影响.为了解决该问题,文中提出基于元路径和层次注意力的时序异质信息网络表示学习方法.利用元路径捕获异质信息网络中的结构和语义信息.通过时间衰减注意力层,捕获不同元路径实例在特定时间对目标节点的影响.通过元路径级别注意力,融合不同元路径下的节点表示,得到最终表示.在DBLP、IMDB数据集上的实验表明,文中方法在节点分类和节点聚类任务上均可达到较优效果.     

异构信息网络的注意力感知多通道图卷积评分预测模型

异构信息网络(Heterogeneous Information Network, HIN)包含了丰富的语义信息，利用其进行评分预测已成为缓解推荐系统数据稀疏性问题的一个重要途径。然而，传统采用元路径来提取HIN语义信息的方法忽略了元路径中的评分信息，从而导致元路径无法精确捕获用户和推荐项目之间的语义相似性，同时也未能良好区分不同元路径的重要性。为了解决这两个问题，首先提出了一种带有评分限制的元路径以获取更准确的HIN语义信息，利用这些信息构建用户和项目多层网络；然后结合图卷积网络和注意力机制设计了一个用于评分预测的神经网络，通过多通道图卷积有效地表示了HIN的多种语义信息，采用注意力机制区分不同元路径的重要性，弥补了传统方法的不足；最后融合了用户和项目的属性信息，进一步提高了评分预测的准确性。在Douban Book和Yelp数据集上的实验结果表明所提模型明显优于对比的基线模型，尤其在数据稀疏的情况下，均方根误差比基线模型最多减少了50%,从而验证了所提模型的优越性。     

基于深度学习和矩阵分解的推荐算法

推荐系统可以有效地缓解信息过载,帮助用户从海量数据中筛选其偏好的内容.目前应用最普遍的推荐算法,如协同过滤,普遍存在着数据稀疏、冷启动、特征提取不充分等问题.把电影推荐作为研究对象,提出了融合深度学习和矩阵分解的LM-SVD推荐算法.以多层感知机MLP和长短期记忆网络LSTM的组合模型学习用户、电影属性数据及文本数据,...     

异质信息网络高阶层次化嵌入学习与推荐预测

异质信息网络是一种异质数据表示形式,如何融合异质数据复杂语义信息,是推荐系统面临的挑战之一.利用弱关系具有的丰富语义和信息传递能力,构建一种面向推荐系统的异质信息网络高阶嵌入学习框架,主要包括:初始化信息嵌入、高阶信息嵌入聚合与推荐预测3个模块.初始化信息嵌入模块首先采用基于弱关系的异质信息网络最佳信任路径筛选算法,有效地避免在全关系异质信息网络中,采样固定数量邻居造成的信息损失,其次利用新定义的基于多头图注意力的多任务共享特征重要性度量因子,筛选出节点的语义信息,并结合交互结构,有效地表征网络节点;高阶信息嵌入聚合模块通过融入弱关系及网络嵌入对知识良好的表征能力,实现高阶信息表达,并利用异质信息网络的层级传播机制,将被采样节点的特征聚合到待预测节点;推荐预测模块利用高阶信息的影响力推荐方法,实现了推荐任务.该框架具有嵌入节点类型丰富、融合共享属性和隐式交互信息等特点.最后,实验验证UI-HEHo学习框架可有效地改善评级预测的准确性,以及推荐生成的针对性、新颖性和多样性,尤其是在数据稀疏的应用场景中,具有良好的推荐效果.     

协同过滤算法中冷启动问题研究

为了解决传统协同过滤算法的冷启动问题,提高算法的推荐质量,本文针对协同过滤算法中的冷启动问题进行研究,提出了两种改进的算法.新用户冷启动：融合用户信息模型的基于用户的协同过滤算法;新项目冷启动：采用层次聚类的基于项目的协同过滤算法.将新算法在网络开源数据集MovieLens上进行实验验证,比较改进算法和传统算法在查全率和查准率上的差异,结果表明改进算法能够有效地提高算法的推荐质量,缓解新用户和新项目的冷启动问题.     

非对称异构信息网络的模糊推荐算法

传统的协同过滤推荐算法存在普遍的数据稀疏性问题;应用于推荐算法领域的异构信息网络模型对对象的相似关系认定通常是对称的,这种对称关系的认定在实际问题的处理中存在局限性。为解决上述问题,提出一种非对称异构信息网络的模糊推荐算法。该算法利用模糊集理论在处理用户喜好程度方面的优势,从模糊的信息种获取用户的准确偏好,根据异构信息网络中元路径的丰富语义信息,获取不同角度的用户关联,在相似度计算中引入对象关系的非对称系数,对不同特征元路径的计算结果进行加权,以此提高用户之间相似关系的准确度,通过矩阵分解的方法实现评分预测。实验结果表明,该算法有效解决了数据稀疏性问题,提升了推荐精度。     

基于用户偏好特征挖掘的个性化推荐算法

为了提升社交网络个性化推荐能力,结合用户行为分布进行个性化推荐设计,文中提出基于用户行为特征挖掘的个性化推荐算法,构建社交网络的用户行为信息特征挖掘模型,采用显著数据分块检测方法对社交网络用户特征的行为信息进行融合处理,提取反映用户偏好的语义信息特征量。从情感、关键词和结构等方面根据用户行为特征组,结合模糊信息感知方法进行社交网络个性化推荐过程中的信息融合处理,在关联规则约束控制下,构建社交网络用户偏好特征的混合推荐模型,实现用户偏好特征挖掘,根据语义分布和用户的行为偏好实现社交网络的个性化信息推荐。仿真结果表明,采用所提方法进行社交网络个性化推荐的特征分辨能力较好,对用户行为特征的准确识别能力较强,提高了社交网络推荐输出的准确性。     

结合时间特征的协同过滤深度推荐算法

针对推荐算法中的数据稀疏性和冷启动问题,提出了基于卷积神经网络的结合时间特征的协同过滤深度推荐算法（CNN-deep recommend algorithm with time,C-DRAWT）与基于多层感知机的结合时间特征的协同过滤深度推荐算法（MLP-deep recommend algorithm with time,M-DRAWT）。算法进行数据预处理,利用二进制来编码用户与项目的信息,缓解了one-hot编码的书籍稀疏性问题。提取出用户与项目的隐藏特征,将用户和项目的特征融合时间戳特征,分别输入到优化后的卷积神经网络和多层感知机进行,得到最新时刻的推荐项目。两个算法经过基于MovieLens-1M数据集的对比实验验证,得到的F1-Score值平均提高了0.78%,RMSE值平均提高了2.7%。结果表明,该方法能够缓解数据稀疏性和冷启动问题,相比较于之前的模型具有较好的推荐效果。     

结合重要节点信任传播的社会化推荐算法

融合社交信息的推荐算法有效缓解了推荐算法中的数据稀疏性问题和冷启动问题,近年来受到极大的关注。但社交信息依然存在数据稀疏性问题,而且社交网络提供的二值数据无法衡量不同用户间的信任程度。针对这些问题,利用重启随机游走算法获取社交网络中的重要节点。提出重要节点信任传播算法建立重要节点和其他用户节点之间的信任关系,同时利用节点的结构信息进一步量化用户间的信任权重,以得到更精确的推荐结果。在三个公开数据集上的实验表明,结合重要节点信任传播的社会化推荐算法（INTP-Rec）丰富了社交信息,有效地提高了推荐算法的准确率和召回率。     

TWD-GNN：基于三支决策的图神经网络推荐方法

随着网络规模的不断扩大，对复杂图结构进行建模是推荐任务面临的一大挑战。这些复杂信息之间易存在冲突，往往会直接影响推荐结果。为此，提出了基于三支决策的图神经网络推荐方法（TWD-GNN）。引入三支决策理论对数据集进行划分为正域、边界域和负域，在边界域的基础上融合辅助信息，梳理局部冲突。采用图神经网络挖掘有效信息，重构网络并预测评分。实验结果表明，TWD-GNN算法较传统的协同过滤推荐算法能更准确地反应用户偏好，提高了推荐质量。     

基于二分图的两级动态异构网络选择方案

通信技术的发展,使多种接入技术并存的异构网络成为未来通信网络的发展趋势,随着用户业务QoS需求的提高和传输带宽的增加,现有的网络选择算法已经不能满足用户高质量的通信需求。针对异构无线网络频谱资源日益紧缺的问题,提出了由用户端和网络端共同参与的两级动态网络选择方案。该方案包括灰度关联分析法和二分图联合优化匹配算法,通过用户端和网络端的共同决策,算法在有效满足移动用户业务服务质量需求的前提下,优化了系统吞吐量,均衡了网络负载。仿真实验表明,相对传统算法,该方案极大地提高了异构网络频谱资源利用率并降低了用户在无线网络间的切换概率,实现了用户需求和网络资源的合理配置。     

融合语义信息与注意力的图神经网络推荐算法

基于图神经网络的推荐算法通过从图中获取知识生成节点的特征表示,提高了推荐结果的可解释性.然而,随着推荐系统原始数据规模的不断扩大,大量包含语义信息的文本数据没有得到有效利用.同时图神经网络在融合图中邻居信息时没有区分关键节点,使得模型难以学习到高质量的实体特征,进而导致推荐质量下降.本文将图神经网络与语义模型相结合,提出一种融合语义信息与注意力的图神经网络推荐算法.该算法基于SpanBERT语义模型处理实体相关的文本信息,生成包含语义信息的特征嵌入,并将注意力机制引入到基于用户社交关系以及用户-项目交互的影响传播融合过程中,从而实现用户和项目两类实体特征的有效更新.在公开数据集上的对比实验结果表明,本文所提出的方法较现有基准方法在各项指标上均有所提升.