【摘 要】
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近年来,推荐系统受到了广泛的关注和研究,其中,基于图神经网络的推荐模型研究是该领域的热点之一,许多基于图神经网络的推荐模型在近年来被提出,虽然这些模型取得了不错的推荐效果,但依然存在一些不足。首先,在Top-N推荐任务中,现有的基于图神经网络的推荐模型对两类重要关系的挖掘和利用不够充分,使得模型无法准确建模出用户的兴趣偏好,限制了模型的精度。其次,在基于会话的推荐任务中,现有的基于图神经网络的会话
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近年来,推荐系统受到了广泛的关注和研究,其中,基于图神经网络的推荐模型研究是该领域的热点之一,许多基于图神经网络的推荐模型在近年来被提出,虽然这些模型取得了不错的推荐效果,但依然存在一些不足。首先,在Top-N推荐任务中,现有的基于图神经网络的推荐模型对两类重要关系的挖掘和利用不够充分,使得模型无法准确建模出用户的兴趣偏好,限制了模型的精度。其次,在基于会话的推荐任务中,现有的基于图神经网络的会话推荐模型没有在物品与辅助信息之间进行消息传播,使得模型无法充分挖掘物品与辅助信息之间的关系,限制了模型的精度。本文对基于图神经网络的推荐模型展开了深入研究,提出了新的基于图神经网络的推荐模型。在广泛使用的真实数据集上进行的的对比实验证实了本文提出的推荐模型的有效性。本文的主要工作如下:1.调研Top-N推荐模型、会话推荐模型、基于图神经网络的推荐模型等相关科研文献,对现有的基于图神经网络的推荐模型展开了深入分析,提出了现有模型存在的问题和可改进之处。2.提出了一种用于图神经网络的双消息传播机制,该机制通过构建一张双连接用户-物品图,并针对偏好关系和相似关系分别定义偏好性消息和相似性消息以及它们各自的传播机制,使得偏好关系和相似关系都被显式地表示出来,方便图神经网络对其进行直接建模。3.提出了一个基于本文提出的双消息传播机制的图神经网络推荐模型DGCF。不同于现有模型只使用一个图神经网络,DGCF使用两个图神经网络来分别对用户和物品之间的偏好关系、用户之间或物品之间的相似关系进行建模,更深入地挖掘和利用了这两类关系,实现了更好的推荐效果。4.提出了一种基于物品类别消息传播的图神经网络会话推荐模型IPGNN。与现有模型将物品和类别分开构图不同,IPGNN通过统一会话内的物品序列和类别序列构建了一张物品-类别图,并在该图上进行物品与类别间的消息传播,然后使用图神经网络对物品与类别之间、物品之间和类别之间的关系进行了建模。IPGNN更深入地挖掘了物品与类别之间的关系,取得了更好的推荐效果。5.本文针对上述提出的两个推荐模型,在广泛使用的真实数据集上与现有的先进推荐模型进行了对比与分析实验,验证了本文提出的推荐模型的有效性。
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