基于自监督图掩码神经网络的社交推荐模型

现有自监督社交推荐模型大多通过人工启发式图增强和单一关系视图间对比的策略构建自监督信号,性能受到增强自监督信号质量的影响,难以自适应地抑制噪声.由此,文中提出基于自监督图掩码神经网络的社交推荐模型.首先,分别构建用户社交和物品分类的单一关系视图及高阶连通异构图,采用图掩码学习范式指导用户社交图进行自适应和可学习的数据增强.然后,设计异构图编码器,学习视图中的潜在语义,跨视图对用户、物品嵌入进行对比学习,完成自监督任务,分别对用户、物品嵌入进行加权融合,完成推荐任务.最后,利用多任务训练策略联合优化自监督学习任务、推荐任务和图掩码任务.在3个真实数据集上的实验表明文中模型性能具有一定提升.