融合成对损失函数与分级图卷积网络的协同排名模型

协同排名方法是一类直接优化推荐项目序列的推荐方法,但在显式评分场景中,现有的协同排名算法对用户和项目间的交互信息利用不足,使用的交互函数对用户和项目间的非线性交互关系建模不充分。针对此问题,提出一种融合成对损失函数与分级图卷积网络的协同排名模型。首先根据评分数据构造用户和项目的分级异质交互二部图以及项目间的成对比较集合;之后利用分级图卷积网络挖掘用户和项目间的异质交互关系,并设计相应的自连接操作;接着利用神经网络融合辅助信息以构造两者的嵌入表示,结合神经网络与内积构造用户项目间的交互函数以建模非线性关系;最后基于成对比较数据优化模型,提升模型预测排名质量。在多个公开数据集上与同类方法的对比实验结果表明,所提算法预测排名质量较优。

一种基于评分矩阵局部低秩假设融合地理和文本信息的协同排名POI推荐模型

针对目前LBSN中,用户只对少数兴趣点进行签到,使得用户签到历史数据及其上下文信息(如评论文本)极其稀疏,同时传统的评分推荐系统只考虑用户和评分二元信息,具有一定的局限性。为此,提出一种基于评分矩阵局部低秩假设的局部协同排名兴趣点推荐算法。首先,假设用户—兴趣点矩阵在由用户—兴趣点对所定义度量空间中某些邻域内是低秩的;其次,对于地理信息建模采用一种自适应二维核密度方法;然后,对于文本信息利用潜在狄利克雷分配模型挖掘兴趣点相关的文本信息建模用户的兴趣主题;最后,基于局部协同排名模型将兴趣点的地理信息和评论文本信息有效融合。实验结果表明,该模型的性能优于主流先进兴趣点推荐算法。