联合轻量图卷积网络和注意力机制的推荐方法

图卷积网络如今越来越多地被应用于推荐系统任务中,由于该模型可以有效捕获多跳邻居的信息,因此可以一定程度上缓解数据稀疏性问题,有效提升推荐任务的准确性.但是目前大部分工作都是直接使用图卷积网络,在推荐任务上算法复杂度较高.本文提出了一个融合轻量图卷积网络和注意力机制的模型.该模型通过嵌入传播获得更多邻域的协同信息,同时利用注意力网络对不同的邻域进行区分,最后用于推荐.从而在降低算法复杂度的基础上进一步提升了模型的准确性.通过在Gow alla、Yelp2018和Amazon-book 3个不同领域的真实数据集上的实验结果表明,该方法的性能有较好的表现.     

融合知识图谱和轻量图卷积网络的推荐算法

针对知识图谱推荐算法用户端和项目端建模程度不均且模型复杂度较高等问题, 提出融合知识图谱和轻量图卷积网络的推荐算法. 在用户端, 利用用户相似性生成邻居集合, 将用户及其相似用户的交互记录在知识图谱上多次迭代传播, 增强用户特征表示. 在项目端, 将知识图谱中实体嵌入传播, 挖掘与用户喜好相关的项目信息; 接着, 利用轻量图卷积网络聚合邻域特征获得用户和项目的特征表示, 同时采用注意力机制将邻域权重融入实体, 增强节点的嵌入表示; 最后, 预测用户和项目之间的评分. 实验表明, 在Book-Crossing数据集上, 相较于最优基线, AUC和ACC分别提高了1.8%和2.3%. 在Yelp2018数据集上, AUC和ACC分别提高了1.2%和1.4%. 结果证明, 该模型与其他基准模型相比有较好的推荐性能.     

基于自适应图卷积注意力神经协同推荐算法

随着互联网的快速发展,推荐系统可以用来处理信息过载的问题。由于传统推荐系统的诸多问题导致其无法处理发掘隐藏信息,提出一种自适应图卷积注意力神经协同推荐算法（ANGCACF）。首先获取用户和项目交互图,通过图卷积神经网络自适应的聚合用户和项目特征信息;其次对用户和项目特征信息添加自适应扩充数据,以解决数据稀疏性,利用注意力机制对用户和项目特征信息及添加的自适应扩充数据重新分配权重;最后将得到的用户和项目特征表示使用基于矩阵分解的协同过滤的算法框架得出最终推荐结果。在MovieLens-1M、MovieLens-100K和 Amazon-baby三个公开数据集上的实验表明,该算法在推荐准确率、召回率、MRR、命中率和 NDCG 五个指标上均优于基线方法。     

融合自注意力和图卷积的多视图群组推荐

为了解决大多数现有的群组推荐仅仅从群组和用户的单一交互中学习群组表示,以及固定融合策略难以动态调整权重的问题。提出了一种融合自注意力和图卷积的多视图群组推荐模型（MVGR）,设计了成员级、项目级和组级三个不同的视图,来捕捉群组、用户和项目三者之间的高阶交互信息,缓解数据稀疏问题,增强群组表示建模过程;对于项目级视图,利用基于二分图的图卷积神经网络来学习群组偏好向量以及项目嵌入;进一步提出了自适应融合组件来动态调整不同视图权重,得到最终的群组偏好向量。在两个真实数据集上的实验结果表明,与基线模型相比,MVGR模型的命中率（HR）和归一化折损累计增益（NDCG）在Mafengwo数据集上平均提高了8.89个百分点和1.56个百分点,在CAMRa2011数据集上平均提高了2.79个百分点和2.7个百分点。     

结合轻量Openpose和注意力引导图卷积的动作识别

现有人体姿态动作识别方法忽视前期姿态估计算法的作用,没有充分提取动作特征,提出一种结合轻量级Openpose和注意力引导图卷积网络的动作识别方法。该方法包含基于shufflenet的Openpose算法和基于不同尺度邻接矩阵注意力的图卷积算法。输入视频由轻量Openpose处理得到18个人体关键点信息,表达为基础时空图数据形式。节点的不同尺度邻居信息对应的邻接矩阵通过自注意力机制计算影响力,将各尺度邻接矩阵加权合并输入图卷积网络提取特征。提取到的鉴别特征通过全局平均池化和softmax分类器输出动作类别。在Le2i Fall Detection数据集和自定义的UR-KTH数据集上的实验表明,动作识别的准确率分别为95.52%和95.07%,达到了预期效果。     

基于注意力与图卷积网络的关系抽取模型

针对关系抽取任务中句子依存树的信息利用率低和特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于注意力引导的门控感知图卷积网络(Att-Gate-GCN)模型.首先,利用一种基于注意力机制的软剪枝策略,通过注意力机制为依存树中的边分配权重,以挖掘依存树中的有效信息,同时过滤无用信息;其次,构建一种门控感知图卷积网络(GCN)结构,通...     

基于双通道轻量图卷积的序列推荐算法

传统基于图神经网络的序列推荐算法,在构图阶段忽略了其他用户序列中项目的转换关系,针对这一问题,提出了一种基于双通道轻量图卷积的序列推荐算法。首先,为目标用户找到其邻居用户序列,将目标用户序列和得到的邻居序列合并成一个有向序列图,充分利用了用户之间潜在的协作信息。然后,通过双通道轻量图卷积,分别对2种序列进行信息传播,每个通道通过指数分母的形式组合每一层的信息,融合2个通道得到的嵌入生成最终的项目嵌入。最后,对得到的项目嵌入通过后几项取平均的方式提取短期偏好,再通过引入挤压激励网络的多头自注意力机制提取长期偏好,整合长短期偏好得到用户的最终偏好。在2个公开数据集Beauty和MovieLens-20M上进行充分的实验并验证了算法的有效性。     

基于胶囊图卷积的解缠绕会话感知推荐方法

针对会话推荐模型中存在的推荐准确率不高的问题,提出了一种基于胶囊图卷积的解缠绕会话感知推荐方法(CGCD)。具体来说,采用解缠绕学习技术将项目嵌入转换为基于多个子通道的因子嵌入,利用图卷积网络对因子嵌入进行细粒度的学习。然后,利用胶囊动态融合策略聚合不同的因子获得新的项目嵌入。此外,采用多头注意力机制为会话中每个项目分配权重。最后,根据分配的权重将项目嵌入与当前会话中的其他项目进行聚合,进而生成准确的会话表示,实现项目推荐。在两个公开真实数据集上的实验表明,所提模型在推荐的Pre@10,Pre@20,MRR@10和MRR@20上平均提高了5.17%、2.99%、6.56%和2.94%,验证了其有效性与高效性。     

融合用户社交关系的自适应图卷积推荐算法

为了缓解推荐系统中不同用户社交空间与兴趣空间的内在信息差异和忽视高阶邻居的问题,提出了一种融合用户社交关系的自适应图卷积推荐算法（adaptive graph convolutional recommendation algorithm integrating user social relationships,AGCRSR）。首先,模型在嵌入层使用映射矩阵将初始特征向量转换为自适应嵌入;其次,引入注意力机制聚合不同方面的用户嵌入,通过图卷积网络来线性学习用户和项目的潜在表示;最后,通过自适应模块聚合用户表示并利用内积函数预测用户对项目的最终推荐结果。在数据集LastFM和Ciao上与其他基线算法进行了对比实验,实验结果表明AGCRSR的推荐效果较其他算法有显著提升。     

基于知识图注意网络的个性化推荐算法

现有的大多数利用知识图谱的推荐算法在探索用户的潜在偏好时没有有效解决知识图谱中存在的不相关实体的问题,导致推荐结果准确率不高。针对这一问题,提出了基于知识图谱和图注意网络的推荐算法KG-GAT(knowledge graph and graph attention network)。该算法将知识图谱作为辅助信息,在图注意网络中使用分层注意力机制嵌入与实体相关的近邻实体的信息来重新定义实体的嵌入,得到更有效的用户和项目的潜在表示,生成更精确的top-N推荐列表,并带来了可解释性。最后利用两个公开数据集将所提算法和其他算法进行实验对比,得出所提算法KG-GAT能够有效解决沿着知识图谱中的关系探索用户的潜在偏好时存在的不相关实体的问题。     

融合超图注意力机制与图卷积网络的信息扩散预测

针对传统的信息预测缺乏对用户全局性依赖挖掘进行研究,提出了一种融合超图注意力机制与图卷积网络的信息扩散预测模型(HGACN)。首先构建用户社交关系子图,采样获得子级联序列,输入图卷积神经网络学习用户社交关系结构特征;其次,综合考虑用户间和级联间的全局依赖,采用超图注意机制(HGAT)学习用户不同时间间隔的交互特征;最后,将学习到的用户表示捕获到嵌入模块,利用门控机制将其融合获得更具表现力的用户表示,利用带掩码的多头注意力机制进行信息预测。在Twitter等五个数据集上的实验结果表明,提出的HGACN模型在hits@N提高了4.4%,map@N提高了2.2%,都显著优于已有的MS-HGAT等扩散预测模型,证明HGACN模型是合理、有效的。这对谣言监测以及恶意账户的检测有非常重大的意义。     

基于图卷积与外积的协同过滤推荐模型

推荐系统帮助用户主动找到满足其偏好的个性化物品并推荐给用户.协同过滤算法是推荐系统中较为经典的算法,但是其会受到数据冷启动和稀疏性的限制,具有可解释性差和模型泛化能力差等缺点.针对其缺点进行研究,通过将原始的评分矩阵以用户—项目二部图的形式作为输入,将图卷积神经网络设计为一种图自编码器的变体,通过迭代的聚合邻居节点信息得到用户和项目的潜在向量表示,并在其基础上结合卷积神经网络,提出了一种基于卷积矩阵分解的推荐算法,提升了模型的可解释性和泛化能力,同时融合辅助信息也解决了数据的稀疏性问题,并使推荐的性能分别得到了1.4％和1.7％的提升.为今后在基于图神经网络的推荐方向上提供了一种新的思路.     

联合自监督学习强化的多行为多任务推荐算法

为解决多行为推荐研究存在的未能全面捕获多行为交互特征,忽略点击等隐式反馈数据存在的大量噪声标签等问题,提出了联合自监督学习强化的多行为多任务推荐算法。首先,从行为影响权重和行为隐含语义两方面感知多行为交互特征,并将特征融合到嵌入传播过程,增强节点嵌入的表达能力;然后,构建自监督学习辅助任务,通过多视图对比学习避免模型对噪声标签过拟合;最后,联合有监督的多行为推荐任务和自监督学习辅助任务,采用多目标损失优化策略进行多任务学习,获取更加准确的用户、项目嵌入。通过实验分析表明,该算法在HR和NDCG指标上较对比算法均有一定提升,证明了算法的有效性和优越性。     

基于周期图卷积与多头注意力GRU组合的交通流量预测模型

为了捕获交通流量数据中复杂的时空动态变化关系以及周期性变化的特征,同时避免道路突发情况引起的误差累计效应,提出一种基于周期图卷积(periodic graph convolution network, PGCN)与多头注意力门控循环单元(multi-head attention gated recurrent unit, MAGRU)组合的交通流量预测模型。首先,模型的时空数据融合模块利用交通流量的周期相似性构建周期图,同时将空间和时间编码信息添加至交通流量序列数据;然后在时空特征提取模块中,GCN子模块捕获周期特征图中的空间特征,MAGRU子模块捕获序列数据中的时间特征;最后通过门控融合机制将两者提取的时空特征进行融合。模型在两个真实的交通流量数据集上进行了实验。结果表明,该模型相较于多个最新基准模型,在MAE、RMSE、MAPE三个预测误差指标上平均降低了5.4%、22.8%、10.3%,R2精确度指标平均提高了11.6%。说明模型在预测精度方面有显著的改进,并能有效减少误差累积效应。     

基于知识图谱和图注意力的众包任务推荐算法

为解决目前众包任务推荐存在未考虑任务文本信息和数据稀疏的问题,提出一种基于知识图谱与图注意力的众包任务推荐模型。该模型首先利用自然语言处理技术提取任务文本信息中的关键要素,用于丰富图谱信息和缓解数据稀疏性;通过融合用户—任务交互图中的协同信息来构建协同知识图谱,在协同知识图谱中按协同邻居的类型分别运用图注意力网络;为获取用户准确的偏好,聚合邻居信息时按注意力得分从高到低采样固定数目的邻居;最后通过聚合不同类型的协同信息生成用户和任务的嵌入表示并得到交互概率。在构建的众包数据集上进行实验的结果表明,该模型在AUC、精准率、召回率和NDCG四个指标上均优于基线模型,验证了模型的可行性和有效性。     

基于知识图谱嵌入与多神经网络的序列推荐算法

循环神经网络在序列推荐中占有重要地位,但在推荐中,用户的行为序列远比自然语言处理中的句子或计算机视觉中的图像要复杂得多。单一的循环神经网络结构难以充分地挖掘用户偏好,因此提出一种新型的序列推荐算法,同时考虑序列的时间信息以及内容信息。主要分为2个部分：改进的项目嵌入和序列偏好学习。首先,提出一种融合知识图谱的项目嵌入方法,用于生成高质量的项目向量;其次,提出一种卷积神经网络结合长短时记忆神经网络的序列建模方法。更进一步地提出一个基于注意力的框架,动态地结合用户的兴趣点。在公开数据集MovieLens10M上与传统方法以及现有的同类型方法进行了比较。实验结果表明,所提算法在推荐评价指标平均倒数排名MRR@N以及召回率Recall@N上有显著的提升,验证了该算法的有效性。