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基于图神经网络的多行为推荐系统模型研究

基于图神经网络的多行为推荐系统模型研究

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作者：杨晨南京邮电大学

学位级别：硕士

在电子商务、社会媒体等领域迅速发展的今天,推荐系统已经成为非常热门且重要的应用之一,个性化的推荐旨在根据用户的兴趣偏好为用户提供合适的项目,其相关技术也引起学术界和工业界的广泛关注。协同过滤作为构建推荐模型的范式,可以从... 详细信息

在电子商务、社会媒体等领域迅速发展的今天,推荐系统已经成为非常热门且重要的应用之一,个性化的推荐旨在根据用户的兴趣偏好为用户提供合适的项目,其相关技术也引起学术界和工业界的广泛关注。协同过滤作为构建推荐模型的范式,可以从收集到的用户历史行为数据中学习用户的兴趣偏好从而进行高效推荐。但大多数现有的协同过滤推荐方法都只关注单一类型的交互信息,忽略了用户行为的多样性,从而很难跨越不同类型的交互行为捕获到用户项目间的异构关系,同时也未考虑到用户项目之间的高阶连通性,这种高阶连通性对于编码协同信号至关重要。近年来,由于图神经网络在图结构数据上表现出优秀的处理能力而备受关注,推荐系统中的绝大部分数据本质上可以视为图结构数据。因此,本文将图神经网络技术与多行为推荐任务相结合提出两种基于图神经网络的多行为推荐模型,用于预测用户对项目的兴趣偏好进而提高推荐的准确性。本文研究内容和主要贡献如下:(1)针对大多数现有的推荐方法仅关注用户项目之间单一类型的交互信息,本文通过构造异构图来表示用户和项目间的多行为数据,并提出一种考虑多行为增强信息的加权图卷积网络推荐模型(Multi-Behavior Weighted Graph Convolutional Network,MBWGCN)。该模型首先设计了具有多行为感知的图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)嵌入传播层,将用户、项目和连边关系联合嵌入,利用图中节点间的高阶连接,捕获多行为交互中潜在的协同信号。同时考虑到不同行为对用户的影响程度不同,设置传播权重区分不同行为的重要性。其次设置项目关联性提取模块来建模项目间的相关性从而捕获多行为语义,增强对项目嵌入的学习能力。最后联合更新后的节点和关系的嵌入表示以及交互项目间的相关性评分得到最终预测分数。本模型在两个公开数据集上进行了大量的实验,实验结果充分验证了MBWGCN模型的有效性。(2)考虑到用户的兴趣本质上是动态变化的,会受其历史序列行为的影响,因此多行为往往表现出时间依赖性。为了更精准地捕捉用户的偏好,联合MBWGCN提出了跨结构多行为对比推荐模型(Cross-Structure Multi-Behavior Contrastive Learning for Recommendation,C-MBR)。该模型同时考虑基于图的全局结构和基于序列的局部结构信息,多种结构互相补充,从不同的方面捕获用户的兴趣偏好。具体来说,在不同行为子图下,模型采用对应的编码器得到全局结构和局部结构下的用户、项目单行为嵌入表示,然后,构建多行为融合模块分别对不同结构下的单行为嵌入表示进行融合,得到全局和局部结构下的用户、项目最终表示。为了进一步提高推荐的准确性,C-MBR还包括了两个对比学习任务,分别对不同行为和不同结构(局部/全局)间的共性进行建模,以提高嵌入表示的质量,同时可以缓解数据稀疏的问题。最后通过推荐任务损失函数和对比损失函数共同优化模型。实验结果表明,C-MBR模型在两个公开的数据集上超越所有基线方法,取得了最佳的性能,验证了C-MBR模型的优越性。

关键词：推荐系统多行为图卷积神经网络高阶图结构对比学习

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