检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年第S01期51卷 669-679页

作者：黄春淦王桂平吴波白鑫重庆交通大学信息科学与工程学院重庆400074

近年来,研究人员一直在努力提高推荐系统的准确性,而忽视了多样化对用户满意度的重要影响。目前大多数多样化推荐算法在传统算法生成的准确性候选列表后施加多样性约束进行后处理。然而,这种解耦设计总是导致推荐系统的次优状态。与此同... 详细信息

近年来,研究人员一直在努力提高推荐系统的准确性,而忽视了多样化对用户满意度的重要影响。目前大多数多样化推荐算法在传统算法生成的准确性候选列表后施加多样性约束进行后处理。然而,这种解耦设计总是导致推荐系统的次优状态。与此同时,尽管利用图卷积神经(Graph Convolution Networks,GCN)的推荐算法在提高推荐准确性方面的有效性已得到证实,但用于推荐的适用性和多样性设计仍然被忽视。此外,推荐算法采用用户购买这一单一的显式反馈无可避免地陷入“推荐过剩”。因此,提出一种端到端的多样化轻量级图卷积网络推荐模型(Diversified Light Graph Convolution Networks Recommendation,DLGCRec)来克服以上弊端。首先,将图卷积简化为轻量级图卷积(Light Graph Convolution Networks,LGCN)以便于推荐,并利用轻量级图卷积将多样化推向上游准确性匹配推荐过程。然后,在轻量级图卷积的采样阶段,利用引入了用户隐式反馈的多样性增强负采样来探索用户的多样化偏好。最后,利用多层特征融合策略捕获节点的完整特征嵌入,提升推荐性能。在真实数据集上进行实验,结果验证了DLGCRec在适用推荐和提升多样性方面的有效性。进一步的消融研究证实,DLGCRec有效地缓解了准确性-多样性困境。

关键词：推荐系统多样性图卷积隐式反馈准确性-多样性困境

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基于图卷积神经网络的多样化推荐算法研究

基于图卷积神经网络的多样化推荐算法研究

引用

作者：黄春淦重庆交通大学

学位级别：硕士

推荐系统长期以准确性为唯一评价指标,但现今越来越重视多样化推荐的重要性。这意味着推荐系统除了要提供相关内容,还需考虑内容间的多样性。现有多样化推荐算法主要通过添加多样性约束重排推荐列表以提高多样性。然而,这些算法忽视了... 详细信息

推荐系统长期以准确性为唯一评价指标,但现今越来越重视多样化推荐的重要性。这意味着推荐系统除了要提供相关内容,还需考虑内容间的多样性。现有多样化推荐算法主要通过添加多样性约束重排推荐列表以提高多样性。然而,这些算法忽视了对用户-项目交互历史的深入分析,也缺乏针对用户不同的多样化需求的研究。本文利用图卷积神经网络建模用户-项目交互历史,结合多种辅助信息和增强机制,设计多样化策略以提升多样化推荐性能。主要研究内容包括: 1)针对主流多样化推荐模型中存在的数据稀疏和多样性不足问题,提出一种基于动态多图协同和图卷积的多样化重排序推荐算法。首先,利用用户-项目二部图构建多图,并动态演化以挖掘潜在空间的边信息。其次,采用图卷积对用户和项目的历史交互进行建模,学习用户和项目的隐含特征。最后,在推荐列表中添加两步再平衡策略,分别增强类别多样性和类别内的多样性。在Taobao和Beauty两个公开数据集上的实验结果表明,所提算法在保证推荐精度的同时取得了最佳的多样化结果。 2)针对重排序算法常导致推荐系统牺牲精度以换取多样性的次优状态和单一显式反馈建模问题,提出一种端到端的基于轻量级图卷积和隐式反馈增强的多样化推荐算法,以克服重排序的解耦设计弊端。首先,将图卷积简化为轻量级图卷积以适用于推荐,并将多样性引入图卷积的准确性匹配推荐过程中。然后,在图卷积的采样阶段,引入用户隐式反馈的多样性增强负采样来构建多样化的项目邻域。最后,采用多层特征融合策略捕获节点的完整特征嵌入,以提升推荐性能。在Taobao和Beibei两个公开数据集上的实验结果验证了所提算法有效提升了推荐效率和多样性,并缓解了准确性-多样性困境。 3)针对多样化推荐中用户侧的多样化需求和高阶邻域对多样性的特殊贡献未被充分考虑的问题,提出一种端到端的基于双图卷积和多注意力增强的自适应多样化推荐算法。首先,模型分为兴趣传播通道和决策传播通道,分任务进行卷积操作,兴趣传播通道整合用户多样化需求以实现自适应多样化偏好保留和学习。其次,采用线性残差偏好预测机制以保留用户的局部偏好,并探索深度图卷积对多样化推荐的贡献。最后,引入多注意力机制到双图卷积中,有效区分邻域节点的重要性,以提升模型的学习能力。在Movie Lens 1M和Yelp两个公开数据集上的实验结果表明所提算法有效地提升了用户侧的多样性。

关键词：多样化推荐图卷积隐式反馈注意力机制准确性-多样性困境

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