图神经网络协同过滤算法：融合元路径提升推荐精度

"基于融合元路径的图神经网络协同过滤算法是针对传统协同过滤算法的不足，通过结合元路径和图神经网络技术提高推荐系统的准确性和效率。该算法由北京工业大学信息学部的研究人员蒋宗礼和田聪聪提出，通过二部图嵌入和多层神经网络传播获取用户和商品的高阶特征，并利用元路径的随机游走来挖掘异质信息网络中的潜在语义信息，最后将这些特征融合进行评分预测。实验结果证明了新算法在推荐准确性上的显著优势。" 详细说明： 推荐系统是信息时代的重要工具，旨在根据用户的个人偏好和行为历史为其提供个性化建议。传统的协同过滤算法是推荐系统的一种常见方法，但其存在明显的局限性。例如，它通常忽略用户与商品之间的复杂交互信息，导致推荐结果可能不准确。此外，数据稀疏性和冷启动问题也是协同过滤面临的挑战，前者指大量潜在的用户-商品关系未被记录，后者则指新用户或新商品缺乏历史行为数据，难以生成推荐。 为解决这些问题，基于融合元路径的图神经网络协同过滤算法应运而生。该算法首先构建一个二部图模型，将用户和商品作为图的两个部分，利用它们的历史互动信息来嵌入节点。接着，通过多层图神经网络（GNN）进行信息传播，这允许节点从其邻居那里学习更丰富的特征，从而获取用户和商品的高阶特征表示。 元路径是异质信息网络中的一种概念，它描述了节点间特定类型的连接序列，如用户-购买-商品-评论-用户。通过元路径的随机游走，算法能够捕获不同节点类型间的语义关系，这在传统的协同过滤中是无法实现的。这些游走路径揭示了用户和商品之间的隐含联系，有助于提取潜在的语义信息。 最后，算法将用户和商品的高阶特征与通过元路径获得的潜在特征进行融合，形成更全面的表示。这种融合能够增强模型对用户和商品之间复杂关系的理解，从而提高评分预测的准确性。通过实验对比，该算法在推荐准确性上优于传统协同过滤算法，展示了其在推荐系统领域的优越性能。 基于融合元路径的图神经网络协同过滤算法是推荐系统研究的一个重要进展，它通过整合图神经网络和元路径的概念，有效地处理了数据稀疏性和冷启动问题，提高了推荐的精度和用户体验。这一方法对于未来推荐系统的设计和优化具有重要的参考价值。