May, 2021

ConsisRec：通过一致的邻居聚合增强 GNN 进行社交推荐

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TL;DR通过设计基于图神经网络的社交推荐框架，我们提出了解决社交不一致性问题的两种方法：通过一致性得分关联抽样概率来筛选相一致的邻居，以及通过关系注意机制来指定重要性高的一致关系进行信息聚合，并在两个真实世界数据集上验证了模型的有效性。
social recommendationgraph neural networkssocial inconsistency problemrelation attention mechanismreal-world datasets
发现论文，激发创造
  • 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

  • 应用图神经网络于欺诈检测中的一致性问题缓解

    本文提出了一个新的 GNN 框架 GraphConsis, 以解决在线欺诈检测中的不一致性问题 (包括上下文、特征和关系不一致性)，并在四个数据集上进行实证分析，证明了 GraphConsis 的有效性。

    May, 2020

  • 基于图神经网络的联邦社交推荐

    本文设计了一种采用图神经网络的联邦学习框架 FeSoG，以解决传统社交推荐算法中的隐私问题，并在三个真实数据集上评估其有效性。

    Nov, 2021

  • 使用对抗图卷积网络提升社交推荐

    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。

    Apr, 2020

  • 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

  • 基于标签一致性的图神经网络用于半监督节点分类

    本文提出了基于标签一致性的图神经网络（LC-GNN），扩大了 GNN 中的节点感受野，利用未连接但标签相同的节点对。在基准数据集上的实验证明，LC-GNN 在图形半监督节点分类方面优于传统的 GNN，在只有少数标记节点的稀疏场景中也表现出优越性。

    Jul, 2020

  • 基于知识的耦合图神经网络的社交推荐

    该研究提出了一种知识感知的耦合图神经网络模型，用于解决社交信息推荐系统中用户和项目之间交互异质性、动态性和相互依赖性等问题，实验结果表明该方法在多种情境下有效益。

    Oct, 2021

  • 神经多网络扩散推荐

    本文提出了一种基于图神经网络的社交推荐模型 NeMo，使用生成式负采样策略并利用正负用户 - 物品交互推广用户兴趣，提高了推荐泛化能力和准确度。实验证明，在各种真实世界的基准数据集上（例如在 NDCG@15 方面高达 38.8%）NeMo 的性能优于现有方法。

    Apr, 2023

  • 利用分层图神经网络增强全局上下文的社交推荐

    本研究提出了一种新的基于层次图神经网络的社会化推荐框架（SR-HGNN），以解决现有社交推荐模型难以完全探索多类型用户 - 物品交互行为及跨关系相互依存关系这两个问题的挑战，并通过三个公共基准测试表明 SR-HGNN 明显优于现有技术的推荐方法。

    Oct, 2021

  • 图形趋势滤波网络用于推荐

    本文介绍了通过图神经网络进行推荐的方法，并探讨了现有方法的一些缺点，提出一种基于图趋势过滤网络的新方法，以捕捉交互性的自适应可靠性。

    Aug, 2021