计算机应用研究

作者：张贤坤,秦锋斌,孙月,黄文杰,董梅,

单位：1.天津科技大学人工智能学院,天津300457；2.深圳市安软慧视科技有限公司,广东深圳518029；

关键词：推荐系统,协同过滤,交互意图,图神经网络,

基金：天津市高等学校本科教学质量与教学改革研究计划项目(B201005706)；天津市自然科学基金资助项目(19JCYBJC15300)；天津市科技计划项目(21ZYQCSY00050)；天津市研究生科研创新项目(2021YJSS04)；；

传统的协同过滤方法很大程度上以一种统一的方式进行建模，没有在交互意图的细粒度上考虑建模关系。为此提出一种融合交互意图的图神经网络协同过滤算法（INTNGCF）。首先，通过将边分解成多个潜在空间来识别潜在意图；其次，利用交互意图融合层确定这些潜在意图的重要性；最后，生成用户对项目的预测评分。在三个真实数据集上与七种基线模型进行对比实验，结果表明，提出的算法与其他先进的推荐模型相比具有一定的性能优势。

来源：2023年第2期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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