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国内刊号：11-1777/TP
国际刊号：1000-1239
发布日期:
作者：王磊,熊于宁,李云鹏,刘媛媛,
关键词：协同推荐, 图卷积神经网络, 协同信号, 用户观点, 评分预测,
图卷积神经网络是一种针对图结构数据的深度学习模型，由于具有强大的特征提取和表示学习能力，它也成为当前推荐系统研究的热门方法.以推荐系统中的评分预测为研究对象，通过分析指出了现有的基于图卷积神经网络的推荐模型存在2个方面的不足：图卷积层仅仅利用了1阶协同信号和未考虑用户观点的差异.为此，提出一种端到端的、基于增强图卷积神经网络的协同推荐模型.它采用一种增强的图卷积层，不仅聚合了2阶协同信号而且融合用户观点的影响，从而更合理地利用协同信号学习实体节点的嵌入表示，并通过堆叠多个图卷积层对其进行精化；最后，采用了非线性的多层感知机实现评分预测.基于5种推荐数据集上的实验结果表明：新模型的预测误差相比于几种主流的推荐模型具有明显的降低.
来源：2021年第9期
《计算机研究与发展》期刊编辑部
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