【摘 要】
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随着信息设备的不断普及,互联网用户每天面临着快速增长的海量信息。作为缓解信息过载问题的关键技术,推荐系统受到越来越多研究人员的关注,目前已经被广泛地应用在各个场景当中,例如电子商务、社交网站、短视频平台。推荐系统的目标是根据已观测的用户行为信息,预测用户接下来感兴趣的项目。用户社交信息和项目领域知识信息作为丰富的额外特征数据,已经在很多研究中广泛应用,以改进用户和项目的表征学习,提升推荐系统性能,
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随着信息设备的不断普及,互联网用户每天面临着快速增长的海量信息。作为缓解信息过载问题的关键技术,推荐系统受到越来越多研究人员的关注,目前已经被广泛地应用在各个场景当中,例如电子商务、社交网站、短视频平台。推荐系统的目标是根据已观测的用户行为信息,预测用户接下来感兴趣的项目。用户社交信息和项目领域知识信息作为丰富的额外特征数据,已经在很多研究中广泛应用,以改进用户和项目的表征学习,提升推荐系统性能,但截至目前,却鲜有同时将这两种信息引入到模型中的推荐方法。为此,本文提出了异构图记忆网络模型,这是一种基于异构图神经网络的推荐模型,能有效地将用户社交信息和项目领域知识信息引入到推荐模型当中。该模型包括以下三个模块:（1）异构图结点特征编码模块,该模块包含多层记忆增强的异质关系编码器以及消息融合函数,使用图神经网络编码器进行结点特征提取,最后再将各阶特征进行融合得到结点的嵌入向量;（2）用户嵌入重校准模块,该模块为用户加上一个社交关系修正项,以注入用户社交关系对项目的影响,使得最终推荐效果得到提升;（3）推荐预测模块,该模块使用用户重校准嵌入向量和项目嵌入向量得到偏好估计值,最终推荐结果由偏好程度最高的若干项目产生。在实验部分,本文在三个大规模真实数据集上,将异构图记忆网络与前沿算法进行丰富的对比实验,通过分析实验结果验证了所设计模型的合理性和有效性。
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