| 基于高阶和低阶交互关系的深度学习推荐模型研究 |
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| 引用本文： | 时倩如,李贺,沈旺,刘嘉宇,田聪淼.基于高阶和低阶交互关系的深度学习推荐模型研究[J].情报理论与实践,2024(4):189-196. |
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| 作者姓名： | 时倩如 李贺 沈旺 刘嘉宇 田聪淼 |
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| 作者单位： | 吉林大学商学与管理学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目“基于图模型的多源异构在线产品评论数据融合与知识发现研究”的成果,项目编号：71974075； |
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| 摘 要： | 目的/意义]针对缺乏辅助信息的场景，为更好地挖掘用户偏好，从用户项目间的交互信息中挖掘高阶关系特征，并综合考虑全局和局部层次上的交互关系，提出一种基于高阶和低阶交互关系的深度学习推荐模型(HLRec)。方法/过程]从原始交互数据中构建超图和二分图两种子图，分别显式建模用户项目间高阶和低阶交互关系；使用关联矩阵表示高阶交互关系特征，异构图神经网络提取低阶交互关系特征；融合高阶与低阶交互关系特征，并输入到深度生成模型变分自编码器(VAE)中学习用户和项目的表示向量；根据模型预测的用户项目间匹配概率完成Top-k个性化推荐。使用公开数据集MovieLens-1M验证提出的模型。结果/结论]实验结果表明，在Top-20推荐中，与相关基线模型相比，本文模型的Recall、Precision和NDCG分别提高了4.18%、3.20%和3.41%。
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| 关 键 词： | 深度学习推荐模型 超图 变分自编码 个性化推荐 |
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