基于时间和关系感知的图协同过滤跨域序列推荐

跨域序列推荐旨在从给定的某用户在不同领域中的历史交互序列中挖掘其偏好，预测其在多个领域中最可能与之交互的下一个项目，以缓解数据稀疏对用户意图捕捉和预测的影响.受协同过滤思想启发，提出一种基于时间和关系感知的图协同过滤跨域序列推荐（timeandrelation-awaregraph collaborative filtering for cross-domain sequential recommendation, TRaGCF）算法，充分挖掘用户高阶行为模式同时利用跨域用户行为模式双向迁移，解决序列推荐中的数据稀疏问题.首先，为获得用户行为序列中项目间复杂的时序依赖关系，提出时间感知图注意力（time-aware graph attention, Ta-GAT）学习项目的域间序列级表示；其次，通过域内用户-项目交互二部图挖掘用户的行为偏好，提出关系感知图注意力（relation-aware graph attention, Ra-GAT）学习项目协同表示和用户协同偏好表示，为用户偏好特征的跨域迁移提供基础；最后为同步提高2个领域中的推荐效果，提出用户偏好特征双向迁移模块（user p...