基于轻量图卷积和注意力增强的多行为推荐模型

近年来,图卷积网络被广泛应用于多行为推荐中,以进一步缓解数据稀疏问题。但目前许多方法都是直接使用图卷积网络,使得模型时间复杂度较高,还忽略了邻域的不同聚合权重和各行为对用户偏好的不同贡献。为此,提出一种基于轻量图卷积和注意力增强的多行为推荐模型(MB-LGCA)。首先根据多行为数据构建用户—项目二部图,采用一种轻量图卷积网络聚合邻域特征获得高阶协同信息,同时利用注意力机制融入邻域权重,增强节点嵌入表示;利用k-阶用户嵌入传播来获取各行为对用户偏好的不同重要性,使模型具有更好的可解释性;最后合并不同层的嵌入表示进行预测。两个真实数据集上的实验结果表明,该模型具有较好的性能。     

双通道异构图神经网络序列推荐算法

基于用户行为序列的推荐系统的目的是根据上一次序列的顺序预测用户的下一次点击。目前的研究一般是根据用户行为序列中项目的转换来了解用户偏好。然而,行为序列中的其他有效信息被忽略,如用户配置文件,这会导致模型无法了解用户的特定偏好。提出了一种基于双通道异构图神经网络的用户行为序列推荐算法（DC-HetGNN）,该方法通过异构图神经网络通道和异构图线图通道学习行为序列嵌入,并捕获用户的特定偏好。DC-HetGNN会根据行为序列构造包含各种类型节点的异构图,可以捕获项目、用户和序列之间的依赖关系。其次,异构图神经网络通道和异构图线图通道捕获物品复杂转换及序列之间的交互信息,并学习包含用户信息的物品嵌入。最后,考虑到用户长期和短期偏好的影响,将局部和全局序列嵌入与注意力网络相结合,得到最终的序列嵌入。在两个电商用户行为序列数据集Diginetica和Tmall上进行的实验表明,DCHetGNN与新近模型FGNN相比在指标平均倒数排名（MRR）和召回率（Recall）中平均分别提升2.08%和0.78%,与TGSRec相比在指标MRR@n和Recall@n中平均分别提升2.70%和0.49%。     

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。     

基于用户长短期兴趣与知识图卷积网络的推荐

基于知识图谱的推荐可以提高推荐的精确性、多样性和可解释性.结合知识图谱与用户长短期兴趣提出了基于用户长短期兴趣与知识图卷积网络的推荐模型(LSKGCN).在知识图谱推荐算法的基础上提出了将用户长期兴趣偏好与短期兴趣偏好结合的用户表示方法.根据时间筛选近期历史项目并通过知识图卷积网络得到历史项目的向量表示,通过注意力机制...     

基于用户兴趣感知的多关系推荐模型

由于图卷积网络（GCN）能够利用高阶邻居的协作信号来更好地学习用户和项目的嵌入，它已经广泛应用于推荐系统。但在当前基于GCN的多关系推荐模型中用户节点的嵌入学习会受到与之兴趣不相似的高阶相邻用户的干扰，导致拥有不同兴趣的用户经过多层图卷积后会得到相似的嵌入，从而产生了过度平滑问题。因此针对上述问题提出了一个基于用户兴趣感知的多关系推荐模型（IMRRM）。该模型会在用户项目异构交互图中利用轻量化的图卷积网络得到每个用户的图形结构信息。子图生成模块利用用户的图结构信息和初始特征有效地识别出兴趣相似的用户，并将相似用户及其交互项目组成一个子图。通过在子图中进行深层嵌入学习来防止兴趣不相关的高阶邻居传播更多的负面信息从而得到更精确的用户嵌入。因此IMRRM模型减少了噪声信息对用户节点嵌入学习的影响，有效地缓解了过度平滑问题来更加准确地进行多关系推荐。通过在Beibei和Taobao这两个公共数据集上实验来验证IMRRM的有效性和鲁棒性。实验结果表明，IMRRM模型在HR10上分别提高了1.98%和1.49%，在NDCG10上分别提高了1.58%和1.81%，具有较好的性能。     

融合序列局部信息的日期感知序列推荐算法

基于自注意力机制的序列推荐算法利用用户的交互序列建模用户的动态偏好,预测用户未来的行为。但是,将交互序列直接输入自注意力层将会限制算法对序列局部关联信息的有效利用。此外,现有的大部分推荐算法利用用户最近的行为表征与目标项目的点积计算项目得分,这将削弱先前交互项目对推荐结果的影响。提出融合序列局部信息的日期感知序列推荐算法,使用多个垂直过滤器融合各交互项目在交互序列中的多种局部关联信息,同时使用交叉注意力机制捕获所有历史交互项目和目标项目的关系,并且抛弃了传统的位置嵌入方法,改用交互发生的日期作为绝对时间嵌入。在多个公开数据集上的实验表明,该算法在不同的评估指标上较基线算法均有一定程度的提升。     

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.     

基于混合采样的图对比学习推荐算法

在推荐系统领域中,图卷积网络具有对于图结构数据更强的信息抽取能力。然而,现有的图卷积网络推荐算法主要关注改进模型结构,忽视了提高原始样本采样质量与挖掘用户—项目间隐式关系的重要性。针对上述问题,提出一种基于混合采样的图对比学习推荐算法。首先使用混合采样方法,提取出正样本中部分信息并将其注入负样本,从而生成全新的富含信息的难负样本;其次,通过轻量图卷积网络对难负样本进行特征提取,得到用户和项目的节点表征,采用邻域对比学习方法挖掘样本隐式关系;最后,利用多任务策略对推荐监督任务和对比学习任务进行联合优化。在真实数据集Yelp2018和Amazon-book上进行实验,采用recall和NDCG指标进行评估,实验结果表明,提出的模型相较其他基准模型取得了更好的效果。     

基于图卷积的双通道协同过滤推荐算法

在推荐系统中,利用图卷积网络等方法提取图的高阶信息缓解了冷启动问题。为了在此基础上融合神经网络协同过滤的深层特征提取能力,提出一种基于图卷积的双通道协同过滤推荐算法（GCNCF-2C）。首先,将推荐问题分为上游任务和下游任务;其次,在上游任务中,预训练编码器利用包含残差的一维卷积层和多个图卷积层在两个独立通道中对节点特征和图高阶特征进行分离提取,形成节点的特征表示;最后,解码器通过节点特征进行评级预测,进行端到端的训练。在数据集MovieLens-100K和MovieLens-1M上的实验表明,该算法相比于基线模型在两个数据集上的RMSE指标平均提高1.72%和1.76%,MAE指标平均提高2.7%和1.98%,同时在基于用户和项目的冷启动实验中RMSE指标平均提高5.9%,具有更好的综合性能。     

基于自注意力机制与知识图谱的序列推荐算法

针对现有的序列推荐算法难以充分挖掘序列间内在关系,以及项目之间更深层次联系等问题,提出一种新颖的序列推荐算法.算法主要分为两个主要部分,即项目嵌入和偏好学习.首先基于知识图谱创建一种新的项目嵌入方法,用于获得每个项目的统一表示.然后,通过自注意力机制学习序列的上下文信息,获取用户的个性化偏好向量,生成下一项推荐.在真实...     

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。     

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.     

融合图卷积和胶囊网络的内容感知排序推荐

为提升内容感知推荐算法的性能,提出一种基于排序学习融合胶囊网络和图卷积网络的内容感知推荐算法。构建图卷积网络学习文本特征并捕获非连续和长距离的语义信息,利用胶囊网络提取文本信息中的层次结构信息,融合这两个网络学习文本的细粒度特征;基于项目偏好排序和文本内容相关性排序,构建一个基于扩展BPR模型的联合似然函数损失函数,实现Top-N的排序推荐。真实数据集的实验结果表明,该算法有效提升了推荐性能。     

融合社交关系和知识图谱的推荐算法

推荐系统可以帮助用户快速发现有用信息,有效提高用户的检索效率,然而推荐系统存在数据稀疏性、冷启动等问题,现有的融合了社交关系的推荐算法大多忽略了社交关系数据的稀疏性,且同时融合社交关系和物品属性数据的推荐算法较少。为解决这方面的问题,提出了一种融合社交关系和知识图谱的推荐算法（MSAKR）。首先,该算法通过图卷积神经网络提取用户的社交关系得到用户的特征向量,采用图中心性筛选邻居,采用word2vec模型思想生成虚拟邻居,从而缓解社交数据的稀疏性,采用注意力机制来聚集邻居;其次,采用多任务学习和基于语义的匹配模型来提取物品属性知识图谱信息得到物品的特征向量;最后,根据得到的用户和物品特征向量向用户综合推荐。为验证提出算法的性能,在真实数据集豆瓣和Yelp上进行实验验证,分别使用点击率预测和Top-K推荐来评估模型性能,实验结果表明,提出的模型优于其他的基准模型。     

融合知识图谱和轻量级图卷积网络推荐系统的研究

基于协同过滤的算法是推荐系统中最重要的方法,由于冷启动和数据稀疏性的特点,限制了其推荐性能。为了应对以上问题,提出了知识图谱和轻量级图卷积网络推荐系统相结合的模型,该模型通过将知识图谱中的各个实体（项目）进行多次迭代嵌入传播以获取更多的高阶邻域信息,通过轻量聚合器进行聚合,进而预测用户和项目之间的评分。最后,在3个真实的数据集上MovieLens-20M、Last.FM和Book-Crossing的实验结果表明,该模型与其他基准模型相比可以得到较好的性能。     

双通道图协同过滤推荐算法

协同过滤是一种应用广泛的推荐算法,其核心过程是学习用户和商品的向量表示。基于图卷积网络（GCN）的协同过滤算法在向量嵌入过程中加入邻居节点的关联信息,进一步提升了算法的推荐性能。然而,图协同过滤算法中存在过平滑现象,且其仅采用邻接矩阵在局部结构中扩展,没有从图的整体结构出发挖掘节点间潜在的交互模式,使得交互信息来源单一。提出一种基于GCN的双通道协同过滤推荐算法DCCF。将向量嵌入过程划分为局部卷积通道和全局卷积通道,以获取不同类型的连接信息。在局部卷积通道中,直接定位邻域节点并使用单层网络结构完成计算,优化信息的聚合方式以应对过平滑问题。在全局卷积通道中,通过聚类的方式构造全局交互图并参与信息的聚合过程,从而挖掘节点间的潜在联系。将局部信息与全局信息相结合,以获得包含不同类型高阶关系的节点向量表示。在3个公开数据集上进行对比实验,结果表明,相较基准算法中性能表现最优的模型,DCCF在归一化折损累计增益和召回率这2个指标上最高分别提升2.8%和5.0%。     

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。     

融合全局和近邻协同信息的会话推荐算法

现有基于会话的推荐算法主要通过挖掘单个目标会话的项目转换关系进行推荐,对来自其他不同会话中项目之间的复杂转换信息考虑较少。为此,提出一种融合全局和近邻协同信息的会话推荐算法SFGN-GNN,同时考虑来自全局与近邻会话的协同信息,以充分挖掘用户偏好。通过学习会话表示来表达用户偏好,先按目标会话与近邻会话的成对项目转移关系构建近邻图,依据所有会话中的成对项目转移关系构建全局图,再利用图神经网络获取目标会话节点近邻级和全局级的项目表示,采用融合门融合得到会话级项目表示,并在其中嵌入项目在目标会话中的位置信息和时间信息,然后通过软注意力机制得到最终的会话表示,最后经过softmax函数预测下一个可能交互的项目。在两个数据集上的实验验证了SFGN-GNN算法有效性。     

基于知识图谱上下文的图注意矩阵补全

针对图卷积编码器提取用户、项目信息过程中权重共享,不能区分邻域之间重要性,以及知识图谱作为辅助信息时,基于图神经网络方法无法显示对知识图谱非本地上下文（最相关的高阶邻居集合）信息进行捕获的问题,提出一种基于双向交互图传递的图注意编码器框架,显示利用知识图谱本地（一阶邻居集合）和非本地上下文信息。通过图注意编码器获取用户、项目的嵌入向量;考虑用户对实体的个性化偏好,通过特定于用户的图注意机制来捕获知识图的本地上下文信息;使用随机游走抽样提取实体的非本地上下文,并使用递归神经网络建模实体与非本地上下文实体之间的依赖关系,通过一个双线性解码器重建二部图中的链接。与现有的方法相比,在真实数据集上的实验结果验证了该模型的优越性。