融合交互强度的优化社交推荐算法

针对现有社交化推荐算法忽视了评级数据与社交信息之间关联的探索,提出了一种融合交互强度的优化社交推荐算法。首先,利用社交信息和评级数据结合两种相似度丰富社交矩阵;接着,定义用户间交互强度代表用户间复杂关系;最后,利用交互强度与社交关系之间的关联以及用户潜在特征与用户群体参与特征的关联构建新的目标函数,学习用户和项目的潜在特征,实现个性化推荐。在三个真实数据集上进行实验,与基线模型相比,提出算法在推荐预测精度上有显著提升,且在对不同评级数量的用户进行潜在特征学习时,表现出良好的鲁棒性。综上,融合交互强度可以进一步提升社交化推荐算法性能,增强用户体验感。

基于多维社交关系嵌入的深层图神经网络推荐方法

社会化推荐系统通过用户的社会属性信息能缓解推荐系统中数据稀疏性和冷启动问题,从而提高推荐系统的精度。然而大多数社会化推荐方法主要针对单一的社交网络,或对多个社交网络进行线性叠加,使得用户社会属性难以充分参与计算,因而推荐的精度有限。针对该问题,提出一种多重网络嵌入的图形神经网络模型来实现复杂多维社交网络下的推荐,该模型构建了统一的方法来融合用户-物品、用户-用户等各种关系构成的多维复杂网络,通过注意力机制聚合不同类型的多邻居对节点生成作出贡献,并将多个图神经网络进行组合,从而构建了多维社交关系下的图神经网络推荐框架。这种方法通过拓扑结构直接反映推荐系统中实体及其相互间关系,直接在图上对相关信息进行不断更新计算,具有很强的归纳性,有效避免了传统推荐方法中信息利用不完全的问题。通过与相关的社会推荐算法进行比较,实验结果表明,所提方法在均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)等推荐精度指标上有所改善,甚至在数据稀疏情况下也有良好的精度。