基于超图和分层频谱滤波器的序列推荐模型
Sequence recommendation model based on hypergraphs and hierarchical spectral filters
江西财经大学 软件与物联网工程学院, 南昌 330032
摘要
针对序列推荐中普遍存在的数据稀疏问题，以及用户和物品之间意外交互带来的噪声问题，提出了一种基于超图和分层频谱滤波器的序列推荐模型(HYFTRec)。HYFTRec 将超图结构引入序列推荐，通过超图嵌入模块捕捉用户与物品之间复杂的高阶关系，同时利用分层频谱滤波器在频域中有效去噪，提升了推荐的准确性和鲁棒性。此外，模型结合了对比学习框架优化用户行为序列的表征能力。通过在三个公开数据集上进行的多重实验验证，HYFTRec 在关键指标命中率(HR)和归一化折扣累计增益(NDCG)等方面表现出优势，显著优于现有的序列推荐模型。相较于基准模型FMLP，HYFTRec 在 HR@10指标分别提升了 10.7%、10.8%、7.6%，在 NDCG@10指标分别提升了 12.5%、13.7%、7.3%。验证了论文所提出模型的有效性和优越性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(72261016)
江西省教育厅科技项目(GJJ200515)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.12.0488
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第7期
发布历史
[2025-03-13] 优先出版
引用本文
朱文强, 朱蓉蓉. 基于超图和分层频谱滤波器的序列推荐模型 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (7). (2025-03-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.12.0488. (Zhu Wenqiang, Zhu Rongrong. Sequence recommendation model based on hypergraphs and hierarchical spectral filters [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (7). (2025-03-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.12.0488. )
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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