【摘 要】
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传统推荐模型不能很好的从图信息中挖掘出更深层的特征信息,且多数模型忽略了现实存在更多更丰富的信息,如物品间的交互信息和物品侧信息等.针对以上问题,提出了一种基于多图
【机 构】
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中国传媒大学协同创新中心互联网研究院,北京100024;中国传媒大学信息化处,北京100024;中国传媒大学协同创新中心大数据中心,北京100024
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传统推荐模型不能很好的从图信息中挖掘出更深层的特征信息,且多数模型忽略了现实存在更多更丰富的信息,如物品间的交互信息和物品侧信息等.针对以上问题,提出了一种基于多图神经网络的个性化推荐模型(MGNR).该方法将用户评分信息与物品侧信息转化为用户-物品图、物品-信息图等,并通过图神经网络来对这些图的节点进行聚合传递信息,以此获得深层特征并进行用户偏好的建模,最后进行评分预测.在一些真实数据集上的实验结果表明,该模型相对于对比方法的准确度表现更好.
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