基于图神经网络的位置上下文推荐模型
刘亦欣
重庆交通大学信息科学与工程学院 重庆 400070
摘要：当前的推荐系统大多数都是基于用户的交互信息进行推荐,对用户进行推荐忽略了用户所处的位置信息,在某些推荐场景,用户希望自己能够在指定位置得到更精准的推荐,所以需要一种基于位置上下文的推荐模型.然而,由于位置的独特特性,位置与用户之间的关系抽象成数据结构是图结构.近年来,图神经网络(GNN)被提出来解决图结构的数据.基于此背景,本文基于图神经网络提出了一种利用用户位置上下文信息对其进行推荐的模型,经过实验验证,本算法能有效提高推荐精度,推荐效果有较好的提升.
关键词：图数据深度学习推荐系统图神经网络
论文发表日期：2021-02-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 18-20 )