利用图神经网络的互补产品推荐

作者：倪伟竣; 纪淑娟; 梁永全^*

来源：计算机工程与应用, 2023, 1-11.

• 互补产品
• 图神经网络
• 推荐系统
• 多模态

互补产品推荐可以提供互补搭配的产品，为用户提供便利。然而，现有使用图神经网络的工作忽视了产品的多模态信息，以及多模态模型在模态信息缺失时，性能会受到影响。此外，现有多模态模型只是将模态简单拼接，忽略了模态间的联系。为此，提出了一种利用图神经网络的互补产品推荐模型(Complementary Product Recommendation Using Graph Neural Network， CPRUG)。该模型将图神经网络与多模态信息结合，强化产品的表征；其次，利用图注意力网络，应对多模态缺失问题，维持模型的性能，提高模型的鲁棒性；最后使用共同注意力机制和矩阵分解双线性池化方法融合多模态特征，学习产品的互补关系。在Amazon数据集上进行了实验，实验结果表明，模型的性能优于其他基线模型。

• 单位
  山东科技大学