Graph Heterogeneous Multi-Relational Recommendation AAAI 2021 图异构多关系推荐

多关系推荐模型-GHCF

摘要

• 提出模型Graph Heterogeneous Collaborative Filtering，考虑用户-项目多种交互关系，探究high-hop异构用户项目交互关系，利用GCN的优点以及复合使用结点（用户和项目）表示信息和多关系预测方法（预测多种关系出现）。为了充分利用全部的异构信息，在多任务学习框架下利用了高效的non-sampling优化方法，对冷启动有效。

模型框架

Non-Sampling 非采样策略

• 在个性化推荐系统中的非采样学习，将用户所有没有买过的商品都视为negative，会有权重，将所有的数据都用上，会有较好的覆盖范围，复杂度往往较高。

考虑用户-项目多种交互方式

• 对用户-项目交互的高阶异构连接关系进行建模。