AAAIDec, 2019

序列推荐的记忆增强图神经网络

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TL;DR提出了一种记忆增强图神经网络 (MA-GNN)，用于解决顺序推荐系统中的挑战，包括建模短期和长期用户兴趣、有效建模项目共现模式等，模型在五个真实数据集上得到了验证并进行了比较。
sequential recommender systemsgraph neural networkmemory augmenteditem co-occurrence patternstop-k sequential recommendation
发现论文，激发创造
  • 自我学习图神经网络用于顺序推荐

    我们提出了一种名为自我监督图神经网络（SelfGNN）的新型框架，用于顺序推荐。该框架通过时间间隔对短期图进行编码，并利用图神经网络（GNN）学习短期协作关系。它通过间隔融合和动态行为建模，在多个粒度级别捕捉长期用户和物品表示。我们的个性化自增强学习结构通过根据长期用户兴趣和个人稳定性减轻短期图中的噪声，增强了模型的鲁棒性。广泛的实验证明，SelfGNN 优于各种最先进的基线模型。

    May, 2024

  • 基于图神经网络的顺序推荐

    本文提出了一个基于图神经网络模型的序列推荐方法 SURGE (Short for SeqUential Recommendation with Graph neural nEtworks)，通过度量学习将松散的物品序列重构成紧密的物品 - 物品兴趣图，并对构建的图进行集群感知和查询感知的图卷积传播和图池化操作，从而实现从用户的历史行为序列中动态融合和提取其当前激活的核心兴趣。实验证明，相比最先进的方法，该方法在公共和专有数据集上都达到了显著的性能提升，并且在序列长度方面也表现出了高效和有效的建模能力。

    Jun, 2021

  • 基于交叉交互式协作关系建模的多行为增强推荐

    该研究提出了一种 Graph Neural Multi-Behavior Enhanced Recommendation (GNMR) 框架，它在图形消息传递架构下显式地建模了用户 - 物品不同类型交互之间的依赖关系，以更好地捕捉用户多行为数据的异构协作信号。

    Jan, 2022

  • 记忆增强图神经网络：来自神经科学的视角

    本文全面回顾了增强记忆的图神经网络的现有文献，并通过心理学和神经科学的视角进行了分类和比较，提出了一些批判性的讨论和未来方向。

    Sep, 2022

  • 社交推荐的图神经网络

    本文提出了一种图神经网络框架（GraphRec）用于社交推荐，该框架可以共同模拟两个图形和异构强度，并对用户 - 项目图形中的交互和观点进行联合捕获。

    Feb, 2019

  • 用于序列推荐的分层门控网络

    该研究提出了一种分层门控网络（HGN），与贝叶斯个性化排名（BPR）相结合，用于捕捉长期和短期用户兴趣，实现顶部 N 的顺序推荐，并通过五个真实的数据集进行了广泛评估。

    Jun, 2019

  • 动态图神经网络用于序列推荐

    提出了一种名为 DGSR 的新方法，它通过连接不同的用户序列来探索用户和项之间的交互行为，从而将顺序推荐中的下一个项目预测任务转化为动态图中用户节点和项目节点之间的链接预测，实验证明该方法优于几种最先进的方法。

    Apr, 2021

  • 精确推荐的端到端图序列表示学习

    该论文介绍了一种新颖的多表示学习框架，利用序列和图形组件之间的协同作用，显著提高了推荐性能。

    Mar, 2024

  • TempGNN：用于动态会话推荐的时间图神经网络

    用于理解用户与项目之间相对较短的正在进行的会话中的交互行为，并通过预测下一步行动来进行会话推荐的研究已日益受到关注。我们提出了临时图神经网络（TempGNN），这是一个用于捕捉复杂项目转换中的结构和时间动态的通用框架，利用节点和边上的时间嵌入操作符对动态会话图进行表示。广泛的实验结果表明，通过将其插入现有的最先进模型，该方法的有效性和适应性。最后，TempGNN 在两个真实的电子商务数据集上取得了最先进的性能。

    Oct, 2023

  • 基于稀疏注意力记忆网络的长序列点击率预测

    本文针对在采用更长序列的情况下推荐精度和个性化程度的提高未得到很好处理的情况，提出了一种新的稀疏注意存储模型（SAM）以模拟用户行为序列，实现了高效的训练和实时推荐，并在大型电子商务平台上部署进行了 A/B 测试，结果表明，相对于传统模型，该模型能够显著提高用户点击率达到 7.30％的改善。

    Aug, 2022