基于GNN的社交推荐系统

作者：我家自动化 | 2024-03-25 15:45:04

踩

社交推荐系统

发表于2019年WWW

《Graph Neural Networks for Social Recommendation》论文阅读笔记

GNN，融合了节点信息以及结构信息，在图结构数据中学习。在社交推荐系统中可以将用户-用户社交图，用户-项目图作为系统中的数据，学习用户和项目的特征，因此GNN在处理的时候有很大的优势。
问题：基于GNN建立社交推荐系统面临挑战：
（1）需要从用户-项目图，社交图中获得用户特征，怎样结合这两个图；
（2）用户-项目图中不仅包含用户项目之间的交互，还有评分。怎样获得用户项目之间的交互和评价；
（3）用户社交图中连接强度不同（强连接和弱连接）。与弱关系相比，强关系用户可能会分享更相似的喜好。平等考虑社交关系可能导致推荐性能下降。因此需要考虑区分社交关系。
本文：基于图神经网络框架建立社交推荐系统。
The overall architecture of the model
用户建模：
社交图和用户-项目图，从两个角度学习用户特征，然后聚合（一个是项目聚合࿰

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/我家自动化/article/detail/310884