基于多图神经网络的个性化推荐模型

作者：陈征; 宋轩; 杜先瑞; 张钟勤

来源：中国传媒大学学报(自然科学版), 2020, 27(06): 14-18.

DOI：10.16196/j.cnki.issn.1673-4793.2020.06.002

• 多图网络
• 图神经网络
• 特征表示
• 深度学习

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。

• 单位
  中国传媒大学