融合交互意图的图神经网络协同过滤算法
Neural graph collaborative filtering based on interaction intent作者机构:天津科技大学人工智能学院天津300457 深圳市安软慧视科技有限公司广东深圳518029
出 版 物:《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)
年 卷 期:2023年第40卷第2期
页 面:488-492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:天津市高等学校本科教学质量与教学改革研究计划项目(B201005706) 天津市自然科学基金资助项目(19JCYBJC15300) 天津市科技计划项目(21ZYQCSY00050) 天津市研究生科研创新项目(2021YJSS04)
摘 要:传统的协同过滤方法很大程度上以一种统一的方式进行建模,没有在交互意图的细粒度上考虑建模关系。为此提出一种融合交互意图的图神经网络协同过滤算法(INTNGCF)。首先,通过将边分解成多个潜在空间来识别潜在意图;其次,利用交互意图融合层确定这些潜在意图的重要性;最后,生成用户对项目的预测评分。在三个真实数据集上与七种基线模型进行对比实验,结果表明,提出的算法与其他先进的推荐模型相比具有一定的性能优势。