Inlärningsvektor representationer (alias. Inbäddningar) av användare och objekt ligger i kärnan av moderna recommender system. Ranging från tidig matris factorization till nyligen framträdde djupinlärning baserade metoder, befintliga insatser vanligtvis få en användares (eller ett objekts) inbäddning genom att kartlägga från befintliga funktioner som beskriver användaren (eller objektet), såsom ID och attribut. Vi hävdar att en inneboende nackdel med sådana metoder är att den samverkande signalen, som är latent i användar-punktinteraktioner, inte är kodad i inbäddningsprocessen. De resulterande inbäddningarna kanske inte är tillräckliga för att fånga upp den samverkande filtreringseffekten. I detta arbete föreslår vi att man integrerar interaktionen mellan användarobjekten mer specifikt bipartitgrafstrukturen – i inbäddningsprocessen. Vi utvecklar ett nytt rekommendationsramverk Neural Graph Collaborative Filtering (NGCF), som utnyttjar useritem grafstrukturen genom att sprida inbäddningar på den. Detta leder till en uttrycklig modellering av högorderanslutning i useritem graf, vilket effektivt injicerar samarbetssignalen i inbäddningsprocessen på ett uttryckligt sätt. Vi utför omfattande experiment på tre offentliga riktmärken, som visar betydande förbättringar över flera toppmoderna modeller som HOP-Rec [39] och Collaborative Memory Network [5]. Ytterligare analyser bekräftar vikten av att integrera spridning för att lära sig bättre användar- och objektrepresentationer, vilket motiverar NGCF:s rationalitet och effektivitet. Koderna finns tillgängliga på https://github.com/ xiangwang1223/neural_graph_collaborative_filtrering. • Informationssystem → Recommender system.
NGCF REF modellerar explicit CF-signalen i user-item bipartite-grafen.
Neural Graph Collaborative Filtering
{'venue': "SIGIR'19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}