基于辅助行为去噪的多行为推荐
Multi behavior recommendation based on auxiliary behavior denoising
重庆理工大学 计算机科学与工程学院, 重庆 巴南 400054
摘要
多行为推荐(MBR)系统通过辅助行为分析用户偏好，以缓解数据稀疏性并提高推荐准确性。然而，先前工作使用随机初始化的用户和物品嵌入无法提供良好的信息价值，也未考虑到在行为嵌入聚合中存在的噪音，以及辅助行为交互序列中的噪音。为了解决这些问题，提出了一种基于辅助行为去噪的多行为推荐模型(ABD-MBR)。首先，使用预训练的方式来获取用户和物品初始嵌入。然后，设计投影聚合模块将辅助行为投影到目标行为空间上进行聚合来减少嵌入聚合时噪音的影响，并设计bot-k和top-k采样模块对辅助行为的交互序列进行优化来减少交互序列噪音的影响。最后采用多任务学习对模型进行优化。在三个公开数据集上的实验表明，与 MB-HGCN 相比，该模型在 HR@10 上平均提高了10.2%，在 NDCG@10 上平均提高了13.4%，验证了模型的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62472059)
重庆市自然科学基金面上项目(CSTB2022NSCQ-MSX1672)
重庆英才计划项目(CSTC2024YCJH-BGZXM0022)
重庆市教育委员会科学技术研究计划重大项目(KJZD-M202201102)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.01.0004
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
陈文浩, 陈媛, 朱小飞. 基于辅助行为去噪的多行为推荐 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (8). (2025-04-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.01.0004. (Chen Wenhao, Chen Yuan, Zhu Xiaofei. Multi behavior recommendation based on auxiliary behavior denoising [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (8). (2025-04-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.01.0004. )
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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