基于元學(xué)習(xí)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)冷啟動(dòng)推薦
計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)
頁(yè)數(shù): 10 2024-09-15
摘要: 為解決推薦過(guò)程中冷啟動(dòng)問(wèn)題對(duì)新用戶或新項(xiàng)目場(chǎng)景性能的限制,提出了一種基于元學(xué)習(xí)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)冷啟動(dòng)推薦模型MetaNGCF,以提高推薦的準(zhǔn)確性和多樣性。首先,提出具有自適應(yīng)的感知元學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)來(lái)構(gòu)建用戶與項(xiàng)目交互圖和神經(jīng)圖混合的模型,將用戶行為與項(xiàng)目知識(shí)統(tǒng)一表達(dá),融合自適應(yīng)加權(quán)損失策略來(lái)實(shí)時(shí)校正元學(xué)習(xí)路徑,以避免噪聲任務(wù)對(duì)模型造成的損害;其次,運(yùn)用聚類算法將高維特征空間轉(zhuǎn)化為低維低秩...