融合殘差網(wǎng)絡(luò)的自監(jiān)督社交推薦算法

摘要： 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社交推薦算法，通過社交圖和交互圖的信息來學(xué)習(xí)用戶和項(xiàng)目的嵌入，得到最終的推薦結(jié)果。但是現(xiàn)有算法主要利用靜態(tài)的社交圖結(jié)構(gòu)，無法挖掘用戶之間潛在的鏈接關(guān)系，同時(shí)也沒有解決用戶與項(xiàng)目交互行為中的噪聲問題。提出了一種融合殘差網(wǎng)絡(luò)的自監(jiān)督社交推薦算法。采用變分超圖自編碼器對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行鏈接預(yù)測(cè)，得到重構(gòu)的社交圖，以此來挖掘隱藏在用戶間的積極鏈接關(guān)系；利用注意力機(jī)制為原始社... （共14頁）