一种基于增强图卷积神经网络的协同推荐模型.pdf

《基于增强图卷积神经网络的协同推荐模型》 在当今大数据时代，推荐系统已成为个性化服务的核心技术之一，广泛应用于电商、音乐、电影等领域。传统的推荐算法如协同过滤，主要依赖用户的历史行为来预测其可能的兴趣，然而这些方法往往忽视了用户兴趣的复杂性和多样性。随着深度学习的发展，图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network, GCN）因其在处理非欧几里得数据，如社交网络和用户交互图的能力，逐渐成为推荐系统研究的新焦点。本文提出了一种基于增强图卷积神经网络的协同推荐模型，旨在克服现有GCN推荐模型的局限性，提高推荐的准确性和多样性。 当前的GCN推荐模型主要利用第一阶邻居信息，即用户与物品的直接关联，来推断用户的潜在兴趣。然而，这种单一的信号忽略了用户之间的二阶关系，即用户间的间接联系以及用户对物品的不同评价。为解决这些问题，本文提出了一种端到端的增强图卷积网络，该模型能够充分挖掘协同信号，不仅考虑用户与物品的一阶连接，还整合了用户间的影响，捕捉用户意见的差异。 具体来说，增强图卷积层通过聚合二阶协同信号，即用户与用户之间的间接关联，来学习更丰富的用户和物品嵌入。这一过程允许模型更好地理解用户社区的结构和用户兴趣的多维度特性。此外，通过堆叠多个图卷积层，模型可以迭代地精炼嵌入向量，逐步提升预测的精度。最后，采用非线性的多层感知机网络进行评分预测，以生成最终的推荐列表。 实验部分，作者在五个标准推荐系统数据集上验证了所提出的模型，结果表明，相比于现有的基于图卷积网络的推荐模型，该模型在预测误差上表现出更低的值，从而证实了其在推荐准确性上的优势。此外，由于考虑了用户意见的差异，该模型还能提供更个性化的推荐，增加了推荐的多样性和用户满意度。 总结起来，本文的研究工作为推荐系统领域引入了新的视角，通过增强图卷积网络更好地捕捉用户兴趣和社交网络的复杂性，提升了协同推荐的性能。这不仅有助于理论上的创新，也为实际应用中的推荐系统设计提供了有价值的参考。未来的研究可进一步探索如何优化图结构的学习，以及如何结合其他类型的数据，如用户的行为序列和社交网络动态，以实现更加智能和动态的推荐服务。