基于自注意力机制的局部与全局特征融合的评分预测算法

作     者：伊磊 纪淑娟 Yi Lei;Ji Shujuan

作者机构：山东科技大学山东省智慧矿山信息技术重点实验室山东青岛266590 山东建筑大学人事处济南250101 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2022年第39卷第5期

页      面：1337-1342页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71772107) 

主　　题：异质信息网络 网络表示学习 注意力机制 评分预测 

摘      要：为了完全挖掘异质信息网络中节点的特征并且更好地融合这些特征,提高推荐算法的性能,提出一种基于自注意力机制的局部与全局特征融合的评分预测算法(rating prediction algorithm based on self-attention mechanism and fusion of local&global features,AMFL&GRec)。首先基于LeaderRank算法提取目标节点的全局序列,基于元路径带偏置的随机游走算法提取节点的局部序列,通过skip-gram模型分别学习节点的全局特征与局部特征;通过自注意力机制学习目标节点对局部与全局特征的偏好,从而得到在单一元路径下节点的特征表示;再通过自注意力机制融合不同元路径下同一节点的表示,从而得到节点在不同元路径下的最终特征表示;最后基于多层感知器实现评分预测任务。在两个真实数据集进行了大量实验,实验结果验证了AMFL&GRec算法不仅能够捕获具有密集连通节点的微观(局部)结构,而且还能够捕获该节点在网络中的全局结构,从而使其得到的节点特征得以体现节点的整体(局部+全局)特征。同时,实验结果也证明了AMFL&GRec算法评分预测性能优于对比算法,从而证明利用自注意力机制考虑异质信息网络中节点对于局部、全局特征以及元路径的偏好能够提高评分预测的准确性。