Incorporating A Triple Graph Neural Network with Multiple Implicit Feedback for Social Recommendation | ACM Transactions on the Web
摘要
图神经网络（GNN）已被明确证明在推荐任务中是强大的，因为它们可以捕获高阶用户-项目交互并将其与丰富的属性集成。但是，它们仍然受到冷启动问题和数据稀疏性的限制。利用社会关系辅助推荐是一种有效的做法，但只能适度缓解这些问题。此外，丰富的属性通常不可用，这会阻止 GNN 完全有效。因此，我们建议通过挖掘多个隐式反馈并构建三重GCN组件来丰富模型。我们注意到，用户可能不仅受到他们信任的朋友的影响，还受到已经存在的评级的影响。隐性影响在项目以前的和潜在的评分者之间传播，并且确实会对未来的评级产生影响。分析了内隐影响的信息传播机制，并与用户的二元内隐态度融合，因为消极影响传播和积极影响一样传播。此外，我们在三重GCN组件中利用了显式反馈，社会关系和多个隐性反馈。在真实数据集上的大量实验表明，与其他最先进的方法相比，我们的模型在评级预测任务中有了显着改进。
核心内容：
- 基于三图神经网络模型（TGN）的新型推荐算法：用户-项目交互图、用户-用户社交网络图和项目-项目共现图。三个GNN编码器组成，它们分别对每个图进行操作并共享其参数，以确保不同图之间的嵌入空间的一致性。TGN模型还包括一个注意力机制，用于学习每个图对推荐的重要性。
- 结合多源隐式反馈的训练策略：用户的历史行为，项目的受欢迎程度和用户的社交网络。使用负采样技术来平衡训练数据中的正负示例。
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