双曲图学习社交推荐模型

异质图与扩散噪声双解

通过双曲空间预训练与异构图学习,在保留社交层级结构的同时抑制扩散噪声,提升社交推荐性能。

Yang, Yonghui · 吴乐 · 张坤 · Hong, Richang · Hailin, Zhou · 张智强 · 周俊 · 汪萌

IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 2023

参数信息

数据集数量
4

技术优势

保留社交层级

双曲空间能自然刻画图的层级结构,避免欧氏空间中的失真。

缓解扩散噪声

通过把预训练社交嵌入作为特征而非显式建模社交扩散,减少对活跃用户偏好学习的噪声干扰。

融合异质信息

构建用户-物品与社交网络的异构图,结合显式异构图学习与隐式特征增强。

性能优于基线

在四个数据集上的广泛实验验证了模型的有效性。

应用场景