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国内刊号：37-1391/T
国际刊号：1672-3961
发布日期:
作者：李璐,张志军,范钰敏,王星,袁卫华
单位：山东建筑大学计算机科学与技术学院, 山东 济南 250101
关键词：推荐系统,序列推荐,用户冷启动,图神经网络,元学习,深度学习,
基金：国家自然科学基金资助项目(61902221,62177031);山东省自然科学基金资助项目(ZR2021MF099,ZR2022MF334);山东省教学改革研究项目(M2021130,M2022245,Z2022202);山东省优质专业学位教学案例库建设项目(SDYAL2022155);山东省重点研发计划(软科学项目)资助项目(2021RKY03056)
为解决推荐系统用户冷启动问题,提出面向冷启动用户的元学习与图转移学习序列推荐(sequential recommendation for cold-start users with meta graph transitional learning, MetaGTL)。MetaGTL在不使用其他辅助信息的前提下,采用图神经网络(graph neural network, GNN)建模序列间物品高阶关系生成用户物品嵌入;将交互序列构造为物品对集合,使用序列编码模块捕捉物品间的转移关系,动态建模用户兴趣;采用注意力机制,生成准确的用户特征;采用基于梯度的元学习方法训练模型,生成初始化模型;对模型的工作性能和结果进行详细分析,结合基线模型进行对比评价。试验结果表明,基于元学习与图转移学习的MetaGTL在缺少辅助信息的用户冷启动任务中具有更高的预测精度。
来源：2024年第2期
《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部
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