融合交互意图的图神经网络协同过滤算法

摘要

传统的协同过滤方法很大程度上以一种统一的方式进行建模,没有在交互意图的细粒度上考虑建模关系。为此提出一种融合交互意图的图神经网络协同过滤算法(INTNGCF)。首先,通过将边分解成多个潜在空间来识别潜在意图;其次,利用交互意图融合层确定这些潜在意图的重要性;最后,生成用户对项目的预测评分。在三个真实数据集上与七种基线模型进行对比实验,结果表明,提出的算法与其他先进的推荐模型相比具有一定的性能优势。