基于时间块动态图神经网络的序列推荐方法
Time-block-based dynamic graph neural network for sequential recommendation
1. 辽宁工程技术大学 软件学院, 辽宁 葫芦岛 125000
2. 重庆文理学院 数学与人工智能学院, 重庆永川 402160
摘要
基于动态图的序列推荐是当前推荐系统领域的一个研究热点。现有方法通常基于用户-物品交互序列的每个时间戳构建动态图，基于精细时间分辨率的方法，很难解决序列中用户偶然行为引发的噪音问题，同时也难以有效捕捉用户的周期性偏好。为此，提出了一种基于时间块动态图神经网络的序列推荐方法TBDGNN(Time-Block-Based Dynamic Graph Neural Network)。该方法首先根据用户-物品交互历史数据分布，将时间序列划分为若干个时间块。然后在每个时间块内构建动态图，以建模用户行为的时间演化。接下来，设计了一个时间块级的图神经网络框架，通过时间块划分来减少用户误操作等偶然交互的影响，并捕捉用户的周期性行为。实验表明，TBDGNN在Movielens等数据集核心指标上显著优于DGEL基准，其中Hit@10最高提升8.7%。实验结果验证了模型在动态推荐与周期性行为建模中的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62173171)
重庆市教委科技项目-重点项目(KJZD-K202301309)
重庆文理学院塔基计划(R2021FRG01)
重庆文理学院塔尖计划项目(P2022RG08)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.12.0518
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第8期
发布历史
[2025-03-25] 优先出版
引用本文
彭梓航, 张全贵, 金海波, 等. 基于时间块动态图神经网络的序列推荐方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (8). (2025-04-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.12.0518. (Peng Zihang, Zhang Quangui, Jin Haibo, et al. Time-block-based dynamic graph neural network for sequential recommendation [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (8). (2025-04-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.12.0518. )
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
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
收录和评价
- 第二届国家期刊奖百种重点期刊
- 中国期刊方阵双效期刊
- 全国中文核心期刊（北大2023年版）
- 中国科技核心期刊
- 中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊
- RCCSE中国核心学术期刊
- 中国计算机学会会刊
- 2020—2022年科技期刊世界影响力指数(WJCI)报告收录期刊
- 中国科技期刊精品数据库全文来源期刊
- 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
- 《中国期刊网》《中国学术期刊(光盘版)》来源期刊
- 2017—2019年中国国际影响力优秀学术期刊(自然科学与工程技术)
- 中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000)项目来源期刊
- 《中国工程技术电子信息网》《电子科技文献数据库》来源期刊
- 英国《科学文摘》(INSPEC)来源期刊
- 《日本科学技术振兴机构数据库》(JST)来源期刊
- 俄罗斯《文摘杂志》(AJ, VINITI)来源期刊
- 美国《艾博思科学术数据库》(EBSCO)全文来源期刊
- 美国《剑桥科学文摘(自然科学)》(CSA(NS))核心期刊
- 波兰《哥白尼索引》(IC)来源期刊
- 美国《乌利希期刊指南(网络版)》(Ulrichsweb)收录期刊
