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图卷积神经网络在网络表示学习及推荐系统中的应用

【摘要】:图卷积神经网络是一种基于不规则或非欧几里得数据进行预测和分析的模型。数据科学如今发展迅速,图卷积神经网络在各行各业都有很多应用。本文的主要内容可分为两部分:1.本文提出了一种新的图卷积神经网络解决网络表示学习中的节点分类问题。它建立在一个基于深度的图结构表示上,我们称之为基于深度的子图卷积神经网络(DSCNN,short for Depth-based Subgraph Convolutional Neural Networks),它集成了图中的全局排列和局部结构信息。我们的想法是将图分解为一系列以每个节点为根节点的K层扩展子图,然后在这些子图上设计一组卷积核以捕获局部结构信息。具体来说,我们首先为图中每个节点建立一个K层扩展子图,每个节点及其邻居节点之间存在局部结构信息。然后,我们设计了一组固定大小的卷积核,像标准卷积运算作用于规则数据上一样提取局部特征。图卷积运算提取图中的局部结构信息,并且子图的不同位置之间的权重共享:池化操作直接作用于前一层的输出而没有任何预处理方案(例如,聚类或其他技术)。在三个图结构数据集的实验证明我们的DSCNN在节点分类任务上的有效性。2.基于商品的协同过滤已经被大量用于工业应用中来构建推荐系统。然而,大多数现有方法试图通过其历史交互来增强用户的表示能力,很少有关注商品表示增强的工作。在这里,我们在基于树的子图卷积神经网络(TSCNN,short for Tree-based Subgraph Convolutional Neural Networks)上构建推荐系统。TSCNN结合了高效的adamic-pooling和卷积操作,可以聚合来自商品邻居节点的信息并对其进行转换以增强商品的表示能力。与先前的图卷积网络方法相比,我们提出了一种新的adamic-pooling,它是基于高效的Adamic\Adar度量。它在聚合来自商品的邻域节点的信息时可以抑制活跃用户的权重。在公共数据集和阿里巴巴真实数据集上的实验证明了所提出方法的有效性。这项工作为推荐系统中图卷积神经网络的未来发展开辟了新的研究可能性。

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