基于图注意力网络表示学习的协同过滤推荐算法

针对传统的基于模型的协同过滤推荐算法未能有效利用用户与项目的属性信息以及用户之间与项目之间的关系结构信息, 本文提出一种基于图注意力网络表示学习的协同过滤推荐算法. 该算法使用知识图谱表示节点的属性特征信息和节点间的关系结构信息, 并在用户和项目的同质网络上进行节点的图注意力网络表示学习, 得到用户和项目的网络嵌入特征表示, 最后构建融合网络嵌入信息的神经矩阵分解模型获得推荐结果. 本文在Movielens数据集上与相关算法进行对比实验, 实验证明该算法能优化模型的推荐性能, 提高推荐的召回率HR@K和归一化折损累计增益NDCG@K.     

融合协同知识图谱高阶邻居特征的推荐模型

在推荐时引入知识图谱中的实体及关系信息是有效缓解冷启动问题的方法. HAN模型首次将基于注意力机制的图神经网络用于异构图, 但是并没有充分利用节点的高阶邻居信息. 为了解决该问题, 提出了一种融合协同知识图谱高阶邻居特征的推荐模型CKG-HAN. 该模型用元路径来连接项目节点, 将协同知识图谱分成多个子图, 模型的节点注意力层用于聚合子图中每个节点的高阶邻居特征, 关系注意力层给不同元路径下的节点特征分配不同的权重, 最终得到充分融合语义信息的节点嵌入表示. 在MovieLens-1M数据集上进行了Top-K推荐, 结果表明本文提出的模型能够有效提高推荐结果的准确性.     

基于元路径与协同注意力的推荐算法探究

以融合多元路径与协同注意力的推荐算法（Meta-Path and Collaborative Attention, MPCA）为研究对象，分析该算法模型中三大基本模块的功能和实现原理。在协同注意力模块中论述用户及项目信息的嵌入方法，协同注意机制的实现方法。在元路径上下文交互模块中探索元路径节点序列采样、元路径表达及基于注意力机制的元路径上下文嵌入策略。特征拼接模块的分析重点为拼接方式和拼接逻辑。同时，对该推荐算法开展实证研究，将MovieLens数据集作为模型训练和测试数据，检测MPCA算法的推荐性能。     

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.     

融合画像和文本信息的轻量级关系图注意推荐模型

针对当前基于图神经网络的推荐系统受数据稀疏影响推荐效率不高的问题,提出融合画像和文本信息的轻量级关系图注意推荐模型(LightRGAN)。首先,利用用户画像和项目画像初始化用户和项目的嵌入表示。其次,引入评论、项目描述和项目类型作为辅助信息,并通过基于多头注意力机制的文本嵌入网络挖掘同一用户评论集和描述集中文本之间的潜在联系。然后,通过融合注意力机制的轻量级关系图卷积网络学习用户和项目的嵌入表示。最后,对各层嵌入表示加权求和并通过预测网络计算匹配分数。在三个公开数据集上的实验结果表明LightRGAN的效果优于多个现有的基线模型,评估指标HR@20、NDCG@20较最优基线模型最少提升了2.58%、2.37%。     

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.     

自注意力机制的属性异构信息网络嵌入的商品推荐

基于异构信息网络嵌入的推荐技术能够有效地捕捉网络中的结构信息,从而提升推荐性能.然而现有的基于异构信息网络嵌入的推荐技术不仅忽略了节点的属性信息与节点间多种类型的边关系,还忽略了节点不同的属性信息对推荐结果不同的影响.为了解决上述问题,提出一个自注意力机制的属性异构信息网络嵌入的商品推荐(attributed heterogeneous information network embedding with self-attention mechanism for product recommendation, AHNER)框架.该框架利用属性异构信息网络嵌入学习用户与商品统一、低维的嵌入表示,并在学习节点嵌入表示时,考虑到不同属性信息对推荐结果的影响不同和不同边关系反映用户对商品不同程度的偏好,引入自注意力机制挖掘节点属性信息与不同边类型所蕴含的潜在信息并学习属性嵌入表示.与此同时,为了克服传统点积方法作为匹配函数的局限性,该框架还利用深度神经网络学习更有效的匹配函数解决推荐问题.AHNER在3个公开数据集上进行大量的实验评估性能,实验结果表明AHNER的可行性与有效性.     

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。     

基于图注意力的神经协同过滤社会推荐算法

互联网技术的发展使得信息过载问题日趋严重，为了解决传统推荐技术的数据稀疏和冷启动问题，社会推荐逐渐成为近年来的研究热点。图神经网络(GNNs)作为一种能够自然整合节点信息和拓扑结构的网络，为改进社会推荐提供了巨大的潜力。但基于图神经网络的社会推荐还存在许多挑战，例如，如何从用户项目交互图和社交网络图中学习准确的用户和项目的潜在因子表示；简单映射用户和项目的固有属性来获取嵌入，但用户项目交互的关键协作信号未被学习。为了学习更准确的潜在因子表示，捕获关键的协作信号，提升推荐系统的性能，提出了基于图注意力的神经协同过滤社会推荐模型(AGNN-SR)。该模型基于用户项目交互图和社交网络图，通过多头注意力机制多角度地学习用户和项目的潜在因子；此外，图神经网络利用高阶连通性递归地在图上传播嵌入信息，显式编码协作信号，探索用户和项目之间的深层复杂的交互关系。最后，在3个真实数据集上验证了AGNN-SR模型的有效性。     

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.     

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...     

面向HIN基于多视角嵌入融合的推荐方法

由于异构信息网络具有丰富的语义信息而在推荐任务中得到广泛应用.传统的面向异构信息网络的推荐方法忽略了网络中关联关系的异质性,以及不同关联类型之间的相互影响.本文提出了一种基于多视角嵌入融合的推荐模型,分别从同质关联视角和异质关联视角来挖掘异构信息网络的深层潜在特征并加以融合,有效地保证了推荐结果的准确性.针对同质关联视角,提出了一种基于图卷积神经网络的嵌入融合方法,通过对同质关联作用下节点邻域信息的轻量式卷积,实现节点嵌入的局部融合.针对异质关联视角,提出了一种基于注意力的嵌入融合方法,利用注意力机制来区分不同关联类型对节点嵌入的影响,实现节点嵌入的全局融合.通过实验验证了本文所提出的关键技术的可行性和有效性.     

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%。     

基于属性嵌入与图注意力网络的实体对齐算法

实体对齐旨在找到位于不同知识图谱中的等效实体,是实现知识融合的重要步骤.当前主流的方法是基于图神经网络的实体对齐方法,这些方法往往过于依赖图的结构信息,导致在特定图结构上训练得到的模型不能拓展应用于其他图结构中.同时,大多数方法未能充分利用辅助信息,例如属性信息.为此,本文提出了一种基于图注意力网络和属性嵌入的实体对齐方法,该方法使用图注意力网络对不同的知识图谱进行编码,引入注意力机制从实体应用到属性,在对齐阶段将结构嵌入和属性嵌入进行结合实现实体对齐效果的提升.在现实世界的3个真实数据集上对本文模型进行了验证,实验结果表明提出的方法在很大程度上优于基准的实体对齐方法.     

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。     

基于生成对抗模型的序列推荐算法

针对传统序列推荐算法时间信息和项目内容信息运用不充分的问题,该文提出基于生成对抗模型的序列推荐算法。通过生成对抗模型将序列建模与时间、内容信息建模分离,充分挖掘用户项目交互的序列信息和项目内容信息。运用卷积神经网络作为生成对抗模型的生成器,捕获用户项目交互的序列模式。运用注意力机制作为生成对抗模型的判别器,捕获交互序列的时间信息和项目内容信息。针对传统序列推荐算法时间信息建模不充分的问题,提出一种改进的时间嵌入方式,充分建模用户项目交互关于时间的周期性模式。利用生成对抗模型同时建模用户的稳定偏好和动态偏好,提升推荐系统的用户体验,并在公开数据集MovieLens-1M和Amazon-Beauty上与现有的优秀算法做比较。实验证明,该文所提出的算法在评价指标HR@N和NDCG@N上较基线方法均有一定提升。