推荐系统----SR-GNN: Session-based Recommendation with Graph Neural Networks

  • 关键词: session, LSTM聚合(GGNN), 最后一个表session, local和全局

  • (整体流程可以抄, 更换内部组件. 就像: Global Context Enhanced Graph Neural Networks for Session-based Recommendation)

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  • 已经有item交互数据, 推断下一个是什么

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  • session是匿名的, 并且数量有限

  • 之前用RNN建模, 现在用GGNN(门控图神经网络)

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  • 贡献:

    • 将不同的session建模成一个图

    • 用图神经网络捕捉复杂的关系

    • 没有用到user的表征, 使用session的embedding

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  • 第一步: 建模图

  • 第二步: 用GGNN学习item的embedding

  • 第三步: 用注意力机制学习session的embedding

  • (这里有个比较好奇的事情, 聚合embedding到底是怎么操作的, 应该和GAT相似,代码立刻安排...)

  • 第四步: 用session的embedding和item的embedding的做交互, 产生推荐结果

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  • 第一步: 建模图: 根据所有session建成一个有向图

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  • 右下角:  A: 出度入度拼接矩阵(分母总度数)

  • 左侧: GGNN获得每个item的embedding: v 

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  • A:

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  • local的embedding和global的embedding, 并且将二者结合

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  • session的embedding和item的embedding做内积得到Z: 模型预测

  • softmax

  • 损失函数: 交叉熵

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  • 数据集: 电子商务网站用户点击或者交互的数据(1/64, 1/4是数据集的规模)

  • 评价指标: P:精准度,   MRR:平均倒数排名

  • 模型:

    • POP, S-POP使用当前频繁出现的前n个,

    • Item-KNN看和之前点击的哪个比较相似(cosin),

    • FPMC是马尔可夫预测的方法,

    • GRU4REC是RNN,

    • NARM是RNN引入注意力机制,

    • STAMP捕获用户当前的兴趣和点击时的兴趣并拼接起来做预测

  • 消融实验:

    • ​​​​​​​L: 只是用local
    • global用平均聚合
    • global用注意力集合
    • local+ global的注意力

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