10.16208/j.issn1000-7024.2021.06.018
基于图网络嵌入及BPR的推荐算法
通过构建一个能够体现不同用户-项目交互信息和项目属性信息的图网络,将推荐问题转化为异构图网络的节点嵌入问题并提出一种用于生成用户-项目表示的联合学习算法.在该联合学习算法中,采用带权的个性化排序算法体现用户对于不同项目的喜好程度的差异,融合项目信息拓展用户的行为模式,更好地找到用户的喜好.实验结果表明,该算法在多种不同的推荐评价指标上比基准算法具有明显的优势.
推荐算法、表示学习、图网络嵌入、隐式反馈、个性化排序
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金
2021-07-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
1638-1644