联合轻量图卷积网络和注意力机制的推荐方法

摘要

图卷积网络如今越来越多地被应用于推荐系统任务中,由于该模型可以有效捕获多跳邻居的信息,因此可以一定程度上缓解数据稀疏性问题,有效提升推荐任务的准确性.但是目前大部分工作都是直接使用图卷积网络,在推荐任务上算法复杂度较高.本文提出了一个融合轻量图卷积网络和注意力机制的模型.该模型通过嵌入传播获得更多邻域的协同信息,同时利用注意力网络对不同的邻域进行区分,最后用于推荐.从而在降低算法复杂度的基础上进一步提升了模型的准确性.通过在Gow alla、Yelp2018和Amazon-book 3个不同领域的真实数据集上的实验结果表明,该方法的性能有较好的表现.