用于推荐系统的图卷积交叉网络

摘要：

推荐系统中,因子分解机(FM)等特征交叉模型通常孤立地对待每个用户-物品交互样本,无法显式地利用样本中对象之间的隐含关系,造成了信息孤岛问题,导致学到的特征嵌入不是是最优的、冷门物品无法获得精准的推荐.因此,论文提出结合图表示学习和特征交叉的图卷积交叉网络(GraphCross):图卷积部分利用不同训练样本中对象的关联性构建异构图,并在此基础之上进行图卷积,使得生成的对象嵌入囊括其紧密相关的邻域节点对象的信息,破除了样本的孤立状态;特征交叉部分为FM模型,利用图卷积网络生成的对象嵌入构建特征交叉.GraphCross亦可推广为基于图表示学习-特征交叉的推荐算法框架.实验结果表明,利用图结构可有效提升推荐系统性能,尤其是针对冷门物品的推荐.

关键词：推荐系统;图卷积网络;因子分解机;特征交叉

所属期刊栏目：49

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2022-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2579-2584,2594