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融合社交关系的图神经网络推荐系统研究.pdf

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    中文摘要

    在社交推荐中，社交关系的加入丰富了用户和项目表示，使得推荐模型能够通

    过结合用户-项目交互信息与用户之间的社交关系来提高预测性能。然而，依赖于用

    户-项目成对关系的建模方式导致无法有效捕捉高层复杂交互语义，用户关系中蕴含

    的冗余和噪声使得模型捕捉的模式往往存在偏差，这些都为交互信息和社交关系的

    有效融合造成了困难，进而难以确保推荐结果的可靠性。为此，本文开展了针对性

    研究，具体工作如下：

    (1)社交推荐模型借助GNN学习节点表示时，往往依赖于用户-项目成对关系的

    建模方式，导致

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