融入自注意力和对比学习的多行为推荐
Multi-behavior recommendation integrating self-attention and contrastive learning
山东理工大学 计算机科学与技术学院, 山东 淄博 255049

摘要
现有的多行为推荐模型忽略了不同行为之间存在的优化不平衡问题。为解决这一问题,提出了一种融入自注意力和对比学习的多行为推荐模型(multi-behavior recommendation integrating self-attention and contrastive learning,SACL)。首先,根据用户与商品的交互行为类型构建独立的交互视图,通过图神经网络挖掘用户与物品之间的关联关系,提取用户的不同行为特征和兴趣偏好特征。其次,在行为间与用户间进行对比学习,捕捉不同行为下的相同用户特征,增强辅助行为信息的利用率。然后,基于自注意力机制设计出一个多行为优化模块,根据用户的多行为特征以及对比学习特征设计定义不同的编码方式,生成具有行为依赖关系的元知识;设计了一个自注意多行为损失权重网络,根据元知识平衡不同行为的训练损失权重,从而区分对目标行为的影响差异并降低辅助行为噪声。提出的模型在Tmall和IJCAI-Contest数据集上进行的实验表明,相较于最优基线DPT,SACL的命中率(HR)平均提升了10%,归一化折损率(NDCG)平均提升了14%,验证了SACL模型对平衡优化多行为推荐任务的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61841602)
山东省自然科学基金资助项目(ZR2020MF147)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0289
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2025年第42卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 391-397
文章编号: 1001-3695(2025)02-009-0391-07
发布历史
[2025-02-05] 印刷出版
引用本文
张志伟, 孙福振, 孙秀娟, 等. 融入自注意力和对比学习的多行为推荐 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (2): 391-397. (Zhang Zhiwei, Sun Fuzhen, Sun Xiujuan, et al. Multi-behavior recommendation integrating self-attention and contrastive learning [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (2): 391-397. )
关于期刊

- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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