【摘 要】
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传统推荐算法对于复杂的用户-项目交互数据建模能力不足,多数模型基于用户单行为进行建模没有考虑到其他辅助行为中包含的信息,且对于历史交互数据的依赖性强,冷启动问题严重。图网络更接近于现实中的网络结构,对其中丰富节点及边信息进行语义关系挖掘,可以提升推荐算法的效果。目前基于图神经网络的模型存在以下问题:随着互联网的发展许多新用户的加入以及众多新颖物品的出现使得推荐算法冷启动问题严重且对目标节点进行消息
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传统推荐算法对于复杂的用户-项目交互数据建模能力不足,多数模型基于用户单行为进行建模没有考虑到其他辅助行为中包含的信息,且对于历史交互数据的依赖性强,冷启动问题严重。图网络更接近于现实中的网络结构,对其中丰富节点及边信息进行语义关系挖掘,可以提升推荐算法的效果。目前基于图神经网络的模型存在以下问题:随着互联网的发展许多新用户的加入以及众多新颖物品的出现使得推荐算法冷启动问题严重且对目标节点进行消息聚合时没有对冷启动邻居节点进行处理,影响目标节点嵌入质量;忽略了用户-项目交互行为的动态性以及复杂依赖关系;融入用户侧知识图的社交推荐面临着社交不一致性问题。为此,本文提出基于图神经网络的预训练多行为推荐算法Pre-MBRec（Pre-trained Multi-behavior Recommendation based on GNN）。算法共分为三阶段,首先对图神经网络进行预训练,缓解因目标节点交互稀疏导致的嵌入不准确问题;其次利用设计的多行为编码模块学习多行为用户-项目空间中目标节点的嵌入,解决不同行为之间复杂依赖对于目标节点嵌入质量的影响;最后使用多头自注意力机制解决社交关系网络中用户社交不一致性问题。论文主要研究内容如下:在预训练环节,针对目标节点的冷启动邻居节点的不准确嵌入给目标节点嵌入带来的延迟效应,提出邻居元聚合器来增强每一步图卷积的信息聚合能力,使模型可以基于少数的一阶邻居和高阶邻居预测目标节点准确的嵌入;针对忽略冷启动邻居对目标节点嵌入带来的影响,提出自适应邻居采样器,根据图神经网络的反馈选择有效邻居节点。在消息聚合环节,针对现有算法忽略用户-项目交互行为的动态性的问题,将交互行为时间上下文信息融入到消息传播嵌入中,使得模型学习到动态交互行为中包含的用户兴趣迁移信息;针对用户-项目不同交互行为间存在的复杂依赖关系,提出基于多头注意力机制的相互关系编码器,成对地学习不同行为间的依赖关系,从而进一步提升目标节点的嵌入质量。在用户社交关系图中对目标节点进行消息聚合时,针对同时聚合两个兴趣不一致的邻居信息会对目标节点嵌入造成影响以及聚合来自不一致社交邻居节点的信息会降低异质图神经网络对推荐中有用信息建模能力的问题。Pre-MBRec通过多头自注意力机制,在用户侧社交关系图的用户节点信息传播中捕获一致性朋友节点。通过在多行为数据集Movie Lens和Yelp上的实验表明,与NGCFM、NCF-N等五种效果较好的传统推荐模型相比,Pre-MBRec在HR上提升了7.03%～17.88%,NDCG上提升了16.67%～35.76%。在个性化电商推荐任务中,与MBGCN、KGAT等五种多行为推荐模型与引入辅助信息的推荐模型相比,Pre-MBRec在HR上提升了10.8%～33.71%,NDCG上提升了14.06%～34.96%。实验验证了Pre-MBRec模型对处理上述问题的有效性。
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