计算机研究与发展

作者：任豪,刘柏嵩,孙金杨,董倩,钱江波,

关键词：跨域序列推荐, 图协同过滤, 时间感知图注意力机制, 关系感知注意力机制, 数据稀疏,

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-awaregraphcollaborativefilteringforcross-domainsequentialrecommendation,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-awaregraphattention,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-awaregraphattention,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（userpreferencefeaturebi-directionaltransfermodule,PBT），实现迁移用户域间共有偏好，保留用户域内特有偏好.在AmazonMovie-Book和Food-Kitchen数据集上验证了算法的正确性和有效性.实验结果表明，在跨域序列推荐场景下考虑项目间深层复杂的关联关系对挖掘用户意图十分必要；实验还验证了在跨域迁移用户偏好过程中保留域内用户特有偏好对全面用户画像的重要性.

来源：2023年第1期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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