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会话场景下基于特征增强的图神经推荐方法
文献摘要：
基于图神经网络的会话推荐(简称图神经会话推荐)是近年来推荐系统领域的一个研究重点和热点,这主要是因为它们引入了会话图拓扑结构信息来提高物品和会话特征表示的准确性,因而,在一定程度上提升了会话推荐的性能.然而,现有图神经会话推荐方法仍然存在两方面的不足,从而影响其性能:1)它们所构建的会话图中物品间的相关性权重均是在模型训练之前就预先指定并保持固定不变,导致不能准确捕捉物品间的相关性;2)它们只从单个会话的物品序列中产生物品和会话的局部特征,而缺乏从整个会话数据集出发,全局考虑不同物品之间以及不同会话之间的相关性,并由此来生成物品和会话的全局特征,从而充分表示物品和会话的语义特征.为此,本文提出了一种新颖的会话场景下基于特征增强的图神经推荐方法FA-GNR(Feature Augmentation based Graph Neural Recommendation).FA-GNR方法首先基于单个会话构建物品间相关性权重可学习优化的会话图,并借鉴GRU(Gated Recurrent Unit)神经网络来产生物品局部特征,同时基于会话数据集,通过GloVe(Global Vectors)词嵌入方法产生物品全局特征,从而融合物品的局部和全局特征来生成其语义特征.然后,FA-GNR方法基于物品语义特征,利用局部注意力机制来产生会话的局部特征,同时基于物品的全局特征,并通过全局注意力机制来产生会话的全局特征,从而融合会话的局部和全局特征来生成其语义特征.最后,在物品和会话语义特征的基础上,FA-GNR方法通过交叉熵损失来学习给定会话下不同物品的点击概率分布.在多个公开数据集上的实验结果表明,FA-GNR方法的推荐性能优于目前主流的方法.
文献关键词：
会话推荐;图神经网络;特征增强;注意力;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
黄震华;林小龙;孙圣力;汤庸;陈运文
作者机构：
华南师范大学计算机学院 广州 510631;北京大学软件与微电子学院 北京 102600;达而观智能(深圳)有限公司研发部 广东 深圳 518063
文献出处：
引用格式：
[1]黄震华;林小龙;孙圣力;汤庸;陈运文-.会话场景下基于特征增强的图神经推荐方法)[J].计算机学报,2022(04):766-780
A类：
B类：
特征增强,推荐方法,图神经网络,会话推荐,推荐系统,会话图,图拓扑结构,结构信息,特征表示,中物,模型训练,预先指定,局部特征,来生,生成物,全局特征,语义特征,FA,GNR,Feature,Augmentation,Graph,Neural,Recommendation,建物,可学,学习优化,GRU,Gated,Recurrent,Unit,GloVe,Global,Vectors,词嵌入,局部注意力,全局注意力机制,合会,交叉熵损失,定会,点击,概率分布,公开数据集,推荐性
AB值：
0.325095
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