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...     

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。     

基于邻域交互和图神经网络的推荐模型

异质图中包含丰富的关系，图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)能够自然地整合节点关系，因此图神经网络在推荐领域显示出巨大的潜力.然而，现有基于图神经网络的推荐大多聚焦于学习用户和项目的表示，忽略了用户和项目间的交互信息.其次，这些模型很少学习元路径的明确表示.为了解决上述问题，本文提出一种基于邻域交互和图神经网络的推荐模型NGRec.该模型学习用户和项目的表示，并通过元路径引导的邻域来获取用户和项目间的交互，最后将节点表示和交互信息进行融合用于推荐.该模型在得到节点有效表示的基础上，融合节点间的交互，增强了推荐效果.在3种不同类型的异质图上进行大量的实验，证明了所提模型在性能上的提升.     

基于异质信息网络表示学习与注意力神经网络的推荐算法

推荐系统能够有效解决信息过载等问题,得到了国内外众多学者的广泛关注。真实世界中的应用场景往往可以建模成异质信息网络,因此基于异质信息网络表示学习的推荐算法成为了近年来的研究热点。然而,当前的研究工作仍然存在异质信息提取缺乏深度、节点的复杂关系发掘不充分等问题。为解决这些问题,文中提出了基于异质信息网络表示学习与注意力神经网络的推荐算法。首先,提出了保持语义关系与结构拓扑的异质信息网络表示方法;然后,设计了基于元路径的随机游走策略来获取异质信息网络中的节点序列,对序列过滤并生成用户和项目在不同元路径下的表示向量;最后,设计了基于注意力神经网络的推荐算法,将上述向量输入注意力神经网络,深入挖掘表示向量之间的关系以实现有效的推荐。在两个真实数据集上进行实验并与3种主流的算法进行比较,结果表明,所提算法在MAE与RMSE这2个推荐指标方面都有提升,最高提升了8.9%。     

融合多方面潜在特征和神经网络的推荐模型

目前,潜在因子模型被广泛用于推荐,现有的方法大多利用用户与项目之间的交互信息来学习潜在特征,然而,用户和项目的潜在特征可能是来自多个方面.同时,考虑到神经结构可以替代矩阵分解中内积的形式,模拟用户和项目之间的交互,本文提出了一种融合多方面潜在特征和神经网络的推荐模型.首先,将推荐系统建模为包含丰富语义的异构信息网络,然后利用元路径和异构skip-gram模型提取并学习不同方面的潜在特征;其次,结合注意力机制将这些特征向量加权融合;最后,将得到的用户和项目的全局向量表示送入到神经网络中以实现评分预测.本文模型在movielens数据集和豆瓣电影数据集上进行了实验,结果表明,该算法相比于传统仅基于单一方面的算法和不采用神经结构的算法具有更低的平均绝对误差和均方误差.     

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.     

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。     

融合用户偏好和多交互网络的协同过滤算法

推荐系统中的辅助信息可以为推荐提供有用的帮助,而传统的协同过滤算法在计算用户相似度时对辅助信息的利用率低,数据稀疏性大,导致推荐的精度偏低.针对这一问题,本文提出了一种融合用户偏好和多交互网络的协同过滤算法(NIAP-CF).该算法首先根据评分矩阵和项目属性特征矩阵挖掘出用户的项目属性偏好信息,然后使用SBM方法计算用户间的项目属性偏好相似度,并用其改进用户相似度计算公式.在进行评分预测时,构建融合用户-项目属性偏好信息的多交互神经网络预测模型,使用动态权衡参数综合由用户相似度计算出的预测评分和模型的预测评分来进行项目推荐.本文使用MovieLens数据集进行实验验证,实验结果表明改进算法能够提高推荐的精度,降低评分预测的MAE和RMSE值.     

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.     

基于知识图谱的层次粒化推荐方法

基于图神经网络的推荐系统是当前数据挖掘应用的研究热点。在异质信息网络(Heterogeneous Information Network, HIN)上结合图神经网络进行推荐,可通过用户的关联信息来学习用户的偏好,从而提升推荐性能。但现有基于HIN的推荐方法大多存在不能有效地解释高阶建模结果及人工设计元路径需要相关领域知识的问题。因此,结合层次粒化思想,在异质推荐过程中引入知识图谱,提出一种基于知识图谱的异质推荐方法(Heterogeneous Recommendation Methods for Knowledge Graphs, HKR)。该方法首先结合知识图谱,对局部上下文和非局部上下文进行层次粒化,分别学习用户特征的粗粒度表示;然后基于门控机制结合局部和非局部的属性节点嵌入,进一步学习用户和项目之间的潜在特征;最后将细粒度的特征融合用于推荐。在真实的大规模数据集上的实验结果表明,所提方法的性能在多方面评测上均优于目前的基于知识图谱的图神经网络推荐方法。     

基于异构信息网络元路径作张量分解的深度学习推荐系统

过去基于学习用户和物品的表征向量的推荐系统算法在大规模数据中取得了较好的结果。相比早期经典的基于矩阵分解（matrix factorization,MF）的推荐算法,近几年流行的基于深度学习的方法,在稀疏的数据集中具有更好的泛化能力。但许多方法只考虑了二维的评分矩阵信息,或者简单的对各种属性做嵌入表征,而忽略了各种属性之间的内部关系。异构信息网络（heterogeneous information network,HIN）相比同构网络能够存储更加丰富的语义特征。近几年结合异构信息网络与深度学习的推荐系统,通过元路径挖掘关键语义信息的方法成为研究热点。
为了更好地挖掘各种辅助信息与用户喜好的关联性,本文结合张量分解、异构信息网络与深度学习方法,提出了新的模型hin-dcf。首先,基于数据集构建特定场景的异构信息网络;对于某一元路径,根据异构图中的路径信息生成其关联性矩阵。其次,合并不同元路径的关联性矩阵后,得到包含用户、物品、元路径三个维度的张量。接着,通过经典的张量分解算法,将用户、物品、元路径映射到相同维度的隐语义向量空间中。并且将分解得到的隐语义向量作为深度神经网络的输入层的初始化。考虑到不同用户对不同元路径的关联性偏好不同,融入注意力机制,学习不同用户、物品,与不同元路径的偏好权重。在实验部分,该模型在精确度上有效提升,并且更好地应对了数据稀疏的问题。最后提出了未来可能的研究方向。     

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.     

基于异质信息网络的推荐模型

为了解决推荐系统的冷启动和稀疏性问题, 本文提出了一种基于异质信息网络的推荐模型. 传统的推荐方法无法在知识图谱表示学习中融入隐含的路径信息, 这样使得知识推荐系统性能较为一般. 本文提出的模型在异质信息网络中设置元路径, 通过图神经网络融入到知识图谱表示学习中. 再利用注意力网络连接推荐任务和知识图谱表示任务, 其可以学习两个任务之中潜在的特征, 并且能够增强推荐系统中被推荐项和知识图谱中实体的相互作用. 最后在推荐任务中进行用户点击率预测. 模型在公开数据集Book-Crossing和通过DBLP数据集构建的图谱上进行了实验. 最后结果表明, 模型在AUC, 召回率和F1值3个指标上均比其他算法有更好的表现.     

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.     

Incorporating metapath interaction on heterogeneous information network for social recommendation

Heterogeneous information network (HIN) has recently been widely adopted to describe complex graph structure in recommendation systems, proving its effectiveness in modeling complex graph data. Although existing HIN-based recommendation studies have achieved great success by performing message propagation between connected nodes on the defined metapaths, they have the following major limitations. Existing works mainly convert heterogeneous graphs into homogeneous graphs via defining metapaths, which are not expressive enough to capture more complicated dependency relationships involved on the metapath. Besides, the heterogeneous information is more likely to be provided by item attributes while social relations between users are not adequately considered. To tackle these limitations, we propose a novel social recommendation model MPISR, which models MetaPath Interaction for Social Recommendation on heterogeneous information network. Specifically, our model first learns the initial node representation through a pretraining module, and then identifies potential social friends and item relations based on their similarity to construct a unified HIN. We then develop the two-way encoder module with similarity encoder and instance encoder to capture the similarity collaborative signals and relational dependency on different metapaths. Extensive experiments on five real datasets demonstrate the effectiveness of our method.     

Unsupervised meta-path selection for text similarity measure based on heterogeneous information networks

Heterogeneous information network (HIN) is a general representation of many different applications, such as social networks, scholar networks, and knowledge networks. A key development of HIN is called PathSim based on meta-path, which measures the pairwise similarity of two entities in the HIN of the same type. When using PathSim in practice, we usually need to handcraft some meta-paths which are paths over entity types instead of entities themselves. However, finding useful meta-paths is not trivial to human. In this paper, we present an unsupervised meta-path selection approach to automatically find useful meta-paths over HIN, and then develop a new similarity measure called KnowSim which is an ensemble of selected meta-paths. To solve the high computational cost of enumerating all possible meta-paths, we propose to use an approximate personalized PageRank algorithm to find useful subgraphs to allocate the meta-paths. We apply KnowSim to text clustering and classification problems to demonstrate that unsupervised meta-path selection can help improve the clustering and classification results. We use Freebase, a well-known world knowledge base, to conduct semantic parsing and construct HIN for documents. Our experiments on 20Newsgroups and RCV1 datasets show that KnowSim results in impressive high-quality document clustering and classification performance. We also demonstrate the approximate personalized PageRank algorithm can efficiently and effectively compute the meta-path based similarity.     

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.     

基于异构信息网络的推荐系统

随着互联网、计算机等技术的深入发展,互联网为用户带来了各类网络服务用于增进用户交流。其中,问答社区为用户提供了提问和回答的交流平台,其目的是通过互联网实现用户间的知识经验分享和信息传播。但仍存在一些问题限制问答社区的发展,例如随着用户数量的不断增长,大量问题得不到及时回答且提问者对已有问题的回答并不满意。因此,对于问答社区来说,如何从大量的用户中找到专家用户是非常重要的。针对以上问题,本文提出一种基于异构信息网络的推荐方法,首先对问答社区中的问题属性和用户属性建立异构信息网络,利用元路径来捕捉异构信息网络中丰富的语义信息,然后使用基于元路径的相似度计算方法分别计算问题与用户的相似度矩阵,采用3种方式将得到的相似度矩阵与问题-用户评分矩阵相融合,然后使用矩阵分解获得问题和用户的潜在特征,最后使用因子分解机进行训练和推荐。在海川化工问答数据集上将本文提出的方法同多种先进的推荐算法进行对比,并利用评价指标对模型进行评估。实验结果表明,本文提出的算法在相关评估指标方面相较于之前的算法具有一定优势。