Apr, 2020

使用对抗图卷积网络提升社交推荐

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TL;DR本文提出了一种基于图卷积网络和对抗训练的深度框架，以解决社交推荐系统中的一些问题，如噪声、局限性和异质性等，实验证明该框架在多个开放数据集上具有卓越的推荐性能。
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发现论文，激发创造
  • SocialGCN：一种基于图卷积网络的高效社交推荐模型

    本文提出了一种基于图卷积神经网络的社交推荐模型，通过捕捉信息在社交网络中的扩散进程来影响用户偏好，使得模型在两个真实数据集上展现出了很好的性能。

    Nov, 2018

  • 通过对抗训练生成可信好友以提高社交推荐

    本文提出了一种基于生成式对抗网络（GAN）的端到端社交推荐框架，该框架可以适应地生成可靠的好友，从而改善了显式社交关系的稀疏性和不可靠性问题，提升了社交推荐的性能表现，实验研究表明该框架的优越性和生成可靠好友的积极影响。

    Sep, 2019

  • 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

  • 在基于社交推荐项目中利用 Transformer 层改进图卷积网络

    该研究通过引入多层 transformer 架构对 GCN 进行改进，重点集中于节点嵌入的编码器架构，利用注意力机制重新排列特征空间以获得更高效的下游任务嵌入，实验证明所提出的架构在传统链接预测任务上表现更好。

    Jan, 2024

  • 一种稳健的分层图卷积网络模型用于协同过滤

    该论文首先认为当前的 GCN 模型较难训练，而且容易出现平滑过度和容易受到对抗攻击的问题；该论文提出了一种有效的方法来处理这些问题，通过使用简单的 GCN 模型单独聚合不同阶邻居的信息，然后通过层级的累加来消除这些问题，并且在实验数据集上证明了该模型的有效性和鲁棒性。

    Apr, 2020

  • 面向属性推断攻击的图嵌入推荐

    该论文提出了一种名为 GERAI 的新型差分隐私图卷积网络，它结合了差分隐私的信息扰动机制和图卷积网络的推荐功能，采用本地差分隐私和函数机制，创新性地设计了一个双阶段加密范式，可同时对用户的敏感特征和模型优化过程进行隐私保护，并在抵御属性推断攻击和推荐有效性方面具有优越性。

    Jan, 2021

  • 知识图谱卷积网络用于推荐系统

    本文提出了 Knowledge Graph Convolutional Networks (KGCN) 的方法，通过在知识图谱上挖掘和利用互相关联的属性来有效地捕捉物品之间的相关性，扩展感受野以建模高阶邻近信息，并将邻居信息与偏差相结合计算给定实体的表示，以优化协同过滤型推荐系统的性能。实验结果表明，该方法在电影、图书和音乐推荐的三个数据集上优于强基线算法。

    Mar, 2019

  • 自监督的多通道超图卷积网络用于社交推荐

    本文提出了多通道超图卷积网络模型，通过利用高阶用户关系来提高社交推荐系统的推荐质量，结合自我监督学习的方法以弥补聚合信息的损失。在多个真实数据集上的实验结果表明，该模型优于现有的其他方法。

    Jan, 2021

  • DGCN: 基于图卷积网络的推荐系统多样化策略研究

    本文利用图卷积网络优化了推荐系统，将推荐候选项的多样性缩放到候选项生成阶段，并提出了重新平衡邻居发现、类别提升负采样和对抗学习等技术以改善多样性问题。对实际数据进行的广泛实验表明该方法的有效性，并证实该方法显著缓解了准确性和多样性之间的困境。

    Aug, 2021

  • IA-GCN: 交互图卷积网络用于推荐

    本文提出 InterActive GCN，针对已有的基于 GCN 的协同过滤推荐系统采用相同的聚合方式从用户邻域中学习用户的表示，从而忽略了用户 - 项目对之间的交互特征。新模型在用户 - 项目对之间构建双边交互指导，提供了交互和可解释的特征，并且通过每个图卷积操作有效地提取了目标特定信息，能够与各种基于 GCN 的 CF 体系结构端到端地组合使用。实验表明，本文提出的 IA-GCN 具有较好的效果和鲁棒性。

    Apr, 2022