融合双通道注意力和时间编码的图神经网络推荐算法

作     者：白鹤 李钰 郝明 徐婷婷 

作者机构：辽宁理工学院信息工程学院 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：2025年

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：2023年度辽宁省教育厅基本科研项目 大数据技术驱动应急管理需求研究 

主　　题：图神经网络推荐算法 双通道注意力机制 时间编码 

摘      要：针对多数图神经网络推荐算法未结合时间信息导致信息浪费和推荐结果不准确的问题，本文提出融合双通道注意力和时间编码的图神经网络推荐算法（GUITRec）。该模型充分利用数据集中信息，将用户自身特征、物品信息及用户与物品交互行为建为图结构，通过图神经网络进行数据聚合以形成用户和物品表征行为，从而更全面地捕捉两者特征及关系。其次，引入双通道注意力机制（CBAM）为用户和物品表征行为赋予不同权重，使模型依据权重进行深度学习，更关注重要特征信息。最后，引入时间编码器模型对用户与物品交互时间及用户位置编码，新增日、周、月周期编码和位置编码，充分挖掘时间和位置信息，为推荐提供更丰富上下文。在Ciao数据集上进行实验，在MAE、MSE和RMSE 三个评价指标上，GUITRec 均优于基线模型。