基于邻域采样的多任务图推荐算法

摘要： 近年来，图神经网络（GNN）成为解决协同过滤的主流方法之一。它通过构建用户-物品图，模拟用户与物品的交互关系，并用GNN学习它们的特征表示。尽管现有在模型结构上的研究已取得了较大进展，但如何在图结构上更有效地进行负采样仍未有效解决。为此，提出一种基于邻域采样的多任务图推荐算法。该算法提出了一种基于GNN的邻域采样策略，该策略以每个用户为中心构建子图，将次高阶物品作为用户邻域采样... （共9页）