基于圖注意力機(jī)制優(yōu)化的社交推薦算法研究

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摘  要：社交推薦旨在將社交信息與用戶/項(xiàng)目交互結(jié)合起來，以緩解評(píng)分預(yù)測(cè)任務(wù)中的數(shù)據(jù)稀疏問題。針對(duì)現(xiàn)有的方法都局限于局部特征的權(quán)重分配和處理，忽略了全局特征在社交圖中的重要性，因此，提出通過利用多頭自注意力機(jī)制在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架下關(guān)注全局特征的權(quán)重分配的基于圖注意力機(jī)制優(yōu)化的社交推薦模型，從而提高推薦效果。（剩余6808字）