计算机研究与发展

作者：张劲羽,马晨曦,李超,赵中英,

关键词：推荐系统, 轻量化跨域序列推荐, 外部注意力, 图神经网络, 协同过滤,

跨域序列推荐（cross-domainsequentialrecommendation，CSR）旨在通过挖掘用户在多域混合序列中的行为偏好来为其提供跨域个性化推荐服务.近年来，研究人员开始尝试将图卷积网络（graphconvolutionnetwork，GCN）集成到CSR中，以建模用户和项目之间的复杂关系.然而，基于图的CSR方法大多通过复杂的结构来捕捉用户在多个域中的序列行为模式，这导致其通常具有较高的计算复杂度和较大的内存开销，限制了模型在资源受限设备上的应用.此外，已有的轻量级图跨域序列推荐方法认为，应该采用单层聚合协议（singlelayeraggregatingprotocol，SLAP）来学习跨域序列图（cross-domainsequentialgraph，CSG）上的嵌入表示.基于这种协议的图卷积网络，能够规避多层聚合协议所带来的额外跨域噪声，但却难以捕捉域内的高阶序列依赖关系.为了解决上述挑战，提出了一种轻量级的三分支图外部注意力网络（tri-branchesgraphexternalattentionnetwork，TEA-Net）.具体而言，TEA-Net首先将原始CSG分为域间以及域内序列图，并设计了一种并行的三分支图卷积网络结构来学习图中的节点表示.该结构能够以较低的计算开销，在不引入额外跨域噪声的条件下，学习域间的低阶协同过滤关系和域内的高阶序列依赖关系.其次，在三分支结构的基础上，提出了一种改良的外部注意力（externalattention，EA）组件，该组件移除了EA中的非线性通道，使其能够以更低的开销挖掘项目序列依赖关系并将注意力权重在多个分支上共享.在2个真实数据集上进行了广泛的实验来验证TEA-Net的性能表现.与10种最先进的CSR方法相比，TEA-Net在轻量化性能和预测精度方面均取得了更好的结果.

来源：2024年第8期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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