基于知识图谱的多意图对比学习用于多行为推荐

Kernekoncepter

提出了一种基于知识图谱的多意图对比学习模型(KAMCL)来探索不同行为背后的用户意图,并利用对比学习来缓解数据稀疏问题,从而提高多行为推荐的准确性。

Resumé

本文提出了一种知识感知的多意图对比学习(KAMCL)模型用于多行为推荐。主要包括以下几个方面:

1. 关系感知知识图谱聚合模块: 将知识图谱划分为不同关系的子图,利用图神经网络从不同关系的角度聚合项目信息,并采用对比学习来缓解不同关系子图中项目表示稀疏的问题。

2. 意图生成模块: 利用知识图谱中的关系信息生成代表不同意图的嵌入表示。

3. 基于意图的用户多行为交互模块: 从意图的角度探索不同行为之间的联系,并利用注意力机制捕捉用户在不同行为下的意图偏好。

4. 此外,还设计了基于行为的对比学习方案,进一步增强了用户和项目的表示学习,缓解了数据稀疏问题。

实验结果表明,KAMCL在三个公开数据集上均优于现有的多行为推荐方法,特别是在数据稀疏的Tmall数据集上有明显的优势。

Statistik

用户在不同行为下关注的信息各不相同,如在浏览商品时更关注评分和品牌,而在购买时更关注价格。
不同行为反映了用户的不同意图。

Citater

"用户的交互行为是由不同的意图驱动的。例如,当用户浏览产品时,他们倾向于更关注诸如评分和品牌等信息。然而,当涉及到购买阶段时,用户变得更加关注价格。"
"目前的方法主要从隐式的角度探讨了不同行为之间的联系和差异。具体来说,他们直接使用黑盒神经网络对这些关系进行建模。"

Vigtigste indsigter udtrukket fra

Knowledge-Aware Multi-Intent Contrastive Learning for Multi-Behavior Recommendation

by Shunpan Lian... kl. arxiv.org 04-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.11993.pdf

Dybere Forespørgsler

如何进一步利用知识图谱中的异构信息(如实体属性、关系类型等)来增强多行为推荐的性能

知识图谱中的异构信息，如实体属性和关系类型，可以通过以下方式进一步增强多行为推荐的性能：

属性信息利用：利用实体属性信息，例如商品的品牌、价格、评分等，可以帮助模型更好地理解商品特征和用户偏好。通过将这些属性信息与用户行为数据结合，可以更准确地推荐符合用户喜好的商品。
关系类型挖掘：不同关系类型之间的联系也可以为推荐系统提供更多线索。通过分析不同关系类型之间的关联性，可以更好地理解用户行为背后的意图，从而提高推荐的准确性。
实体关联性分析：利用知识图谱中实体之间的关联性，可以帮助系统更好地理解用户和商品之间的关系。通过分析实体之间的关联性，可以更精确地捕捉用户的兴趣和行为模式，从而提高推荐的个性化程度。

如何设计更有效的对比学习方案,以更好地捕捉不同行为之间的差异

为了设计更有效的对比学习方案以更好地捕捉不同行为之间的差异，可以考虑以下策略：

多视图对比学习：结合不同视图的信息，例如用户行为数据和知识图谱信息，设计多视图对比学习模型，以更全面地捕捉不同行为之间的差异和联系。
负采样策略：设计更智能的负采样策略，确保负样本能够有效地反映不同行为之间的差异，从而提高模型的泛化能力和推荐准确性。
动态权重调整：根据不同行为之间的重要性和差异性，设计动态权重调整机制，使模型能够更灵活地学习和适应不同行为模式，从而提高推荐效果。

除了用户行为和知识图谱,还有哪些其他信息可以被利用来提高多行为推荐的准确性

除了用户行为和知识图谱，还可以利用以下信息来提高多行为推荐的准确性：

文本数据：用户评论、商品描述等文本数据中蕴含丰富的信息，可以帮助系统更好地理解用户需求和商品特征，从而提高推荐的个性化程度。
时序数据：用户行为的时序信息可以揭示用户的行为模式和变化趋势，通过分析时序数据，可以更好地预测用户的未来行为，提高推荐的准确性和时效性。
社交网络数据：用户在社交网络上的互动信息可以反映用户的社交关系和影响力，结合社交网络数据可以更好地理解用户的兴趣和行为，提高推荐的精准度和社交性。