基于图注意力的异构图社交推荐网络

作者：吴相帅; 孙福振^*; 张文龙; 张志伟; 王绍卿

来源：计算机应用研究, 2023, 40(10): 3076-3106.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2023.03.0085

• 推荐系统
• 图注意力神经网络
• 社交推荐
• 影响扩散

针对现有社交推荐算法忽视了用户潜在关联和项目之间的协作关系，提出了一个新的算法模型GATHGN(GAT based heterogeneous graph neural network),在该模型框架中对用户关联和项目关系统一建模。首先，挖掘用户显式社交关系、潜在关联关系和用户—项目关联关系，从而提取用户社交高阶特征和潜在兴趣高阶特征；而后，基于图注意力机制聚合上述两种高阶特征，逐层更新用户融合特征；最后，依据更新的用户融合特征与项目特征计算最终的推荐结果。在Yelp数据集和Flickr数据集上的实验结果表明，GATHGN的命中率与归一化折损累计增益较基线算法有显著提升。

• 单位
  山东理工大学