TWD-GNN:基于三支决策的图神经网络推荐方法

• 作者: 张泽华 李娴 田华 赵霞
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 信息冲突 图神经网络 三支决策
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 156-162
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 6878字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1908-0212

摘要

随着网络规模的不断扩大,对复杂图结构进行建模是推荐任务面临的一大挑战.这些复杂信息之间易存在冲突,往往会直接影响推荐结果.为此,提出了基于三支决策的图神经网络推荐方法(TWD-GNN).引入三支决策理论对数据集进行划分为正域、边界域和负域,在边界域的基础上融合辅助信息,梳理局部冲突.采用图神经网络挖掘有效信息,重构网络并预测评分.实验结果表明,TWD-GNN算法较传统的协同过滤推荐算法能更准确地反应用户偏好,提高了推荐质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵霞	太原理工大学信息与计算机学院	7	2	1.0	1.0
2	田华	太原理工大学信息与计算机学院	5	4	1.0	2.0
3	李娴	太原理工大学信息与计算机学院	3	0	0.0	0.0
4	张泽华	太原理工大学信息与计算机学院	5	30	2.0	5.0