Under de senaste åren har Graph Neural Networks (GNN), som naturligt kan integrera nodinformation och topologisk struktur, visat sig vara kraftfulla när det gäller att lära sig om grafdata. Dessa fördelar med GNN ger stor potential att främja sociala rekommendationer eftersom data i sociala recommender system kan representeras som användare sociala diagram och user-punkt diagram; och lära latenta faktorer användare och objekt är nyckeln. Att bygga sociala rekommendationssystem baserade på GNN står dock inför utmaningar. Till exempel kodar user-item grafen både interaktioner och deras tillhörande åsikter; sociala relationer har heterogena styrkor; användare involveras i två grafer (t.ex. användare sociala grafen och user-item grafen). För att ta itu med de tre ovannämnda utmaningarna samtidigt presenterar vi i detta dokument ett nytt ramverk för neurala nätverk (GraphRec) för sociala rekommendationer. I synnerhet tillhandahåller vi en principiell strategi för att gemensamt fånga upp interaktioner och åsikter i användar-punktgrafen och föreslår ramverket GraphRec, som konsekvent modellerar två grafer och heterogena styrkor. Omfattande experiment på två verkliga datauppsättningar visar effektiviteten i det föreslagna ramverket GraphRec.
GraphRec REF utnyttjar kraften i graf neurala nätverk (GNN) tekniker för att modellera grafdata i sociala rekommendationer genom att aggregera både användar-item växelverkan information och direkta sociala grannar.
Graph Neural Networks for Social Recommendation
{'venue': "WWW '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}