融合用戶行為和評(píng)論文本的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>468 K
標(biāo)簽： 推薦系統(tǒng) 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 用戶行為
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文檔介紹：現(xiàn)有的基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦算法能夠利用圖結(jié)構(gòu)信息使得推薦效果得到較好的提升，但主要的圖結(jié)構(gòu)都是圍繞著用戶和項(xiàng)目的一種交互，卻忽略了用戶的多種行為，如點(diǎn)擊、收藏、分享、加入購物車等都表達(dá)著用戶不同的語義；又如評(píng)論信息，可能影響著該類型物品的下一次購買意圖。為此提出一種基于用戶行為和評(píng)論信息的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦算法，算法通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)用戶行為的強(qiáng)度及語義，再利用評(píng)論文本圖表示學(xué)習(xí)評(píng)論中用戶和商品的偏好，最后進(jìn)行融合提升推薦效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對(duì)于推薦效果有一定的提升。
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