文档名：基于异构图的双通道交叉自适应对比学习推荐
摘要：通过用户多行为进行推荐任务中,各个行为通常不是独立作用的,行为之间的协同作用和依赖关系挖掘更能增强用户行为模式建模,反映用户偏好.而用户多行为关系的引入也会增加用户物品交互图与表征空间中的异质性(heterogeneity).针对上述问题,本文设计了一种基于异构图的双通道交叉自适应对比学习推荐模型MB-DCAC(Multi-BehaviorRecommendationthroughDual-channelCross-AdaptiveContrastlearning),创新性的从异构数据卷积过程构建对比学习方案,并基于异构连接进行表征属性增强,以提升模型挖掘用户行为模式与表达能力.实验结果表明,本文模型在Tmall、IJCAI-Context、Beibei三个数据集上,相较于基准模型在HR@10指标上分别提升了16.7%、18.3%、2.76%.且模型在挖掘多行为之间的依赖挖掘等任务上表现优异.
作者：范伟 周魏 文俊浩Author：FANWei ZHOUWei WENJun-hao
作者单位：重庆大学大数据与软件学院,重庆400044;信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学),重庆400044
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(7)
分类号：TP311
关键词：推荐系统 多行为 异构图 对比学习 行为依赖 异质性
Keywords：recommendationsystem multi-behavior graphheterogeneous contrastivelearning behavioraldepen-dencies heterogeneity
机标分类号：TP393TP79H3.1
在线出版日期：2023年9月27日
基金项目：基于异构图的双通道交叉自适应对比学习推荐[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(7)范伟 周魏 文俊浩通过用户多行为进行推荐任务中,各个行为通常不是独立作用的,行为之间的协同作用和依赖关系挖掘更能增强用户行为模式建模,反映用户偏好.而用户多行为关系的引入也会增加用户物品交互图与表征空间中的异质性(heterogene...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
基于异构图的双通道交叉自适应对比学习推荐 Recommendation Based on Graph Heterogeneous Using Dual Channel Cross-Adaptive Contrast Learning
基于异构图的双通道交叉自适应对比学习推荐.pdf
- 文件大小:
- 2.04 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
