Joint Item Recommendation and Attribute Inference: An Adaptive Graph Convolutional Network Approach

Wu L., Yang Y., Zhang K., Hong R., Fu Y. and Wang M. Joint item recommendation and attribute inference: an adaptive graph convolutional network approach. In International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), 2020.

概

本文作者考虑了两个问题:

1. User-Item 的预测;
2. User, Item 的缺失属性预测.

作者交替解决两个问题, 互相辅佐.

符号说明

• \(U, |U| = M\), users;
• \(V, |V| = V\), items;
• \(R \in \mathbb{R}^{M \times N}\), 交互矩阵;
• \(X \in \mathbb{R}^{d_x \times M}\), user features;
• \(Y \in \mathbb{R}^{d_y \times N}\), item features;
• \(A^X \in \{0, 1\}^{d_x \times M}\), user indication matrix;
• \(A^Y \in \{0, 1\}^{d_y \times M}\), item indication matrix;

本文思路

• 首先, 作者认为结点的特征能够帮助 embeddings 的学习, 而学习到好的 embeddings 又可以反过来帮助预测缺失的属性. 所以作者希望结合二者.
  

• 首先对于 user 或 item, 它有一些属性 \(\bm{x}\) 和一个初始的 embeddings \(\bm{p}\), 首先通过如下方式将二者进行一个结合:

  \[\bm{u}^{0} = [\bm{p}, \bm{x} W_u], \]

  类似地, 关于 item

  \[\bm{v}^0 = [\bm{q}, \bm{y} W_v]. \]

• 然后经过 K layer 的 GCN 的特征提取, 得到最后的特征:

  \[\bm{u}^{K}, \bm{v}^K. \]

• 首先, 可以通过

  \[s(\bm{u}^K, \bm{v}^K) \]

  进行 rating 的预测.

• 其次, 根据 \(\bm{u}^K\), 可以通过

  \[\bm{\hat{x}} = \text{softmax}(\bm{u}^K W_x), \]

  类似地

  \[\bm{\hat{y}} = \text{softmax}(\bm{v}^K W_x). \]

• 接着, 更新之前的缺失属性

  \[X^{l+1} = X^l \odot A^X + \hat{X} \odot (E – A^{X}), \\ Y^{l+1} = Y^l \odot A^Y + \hat{Y} \odot (E – A^{Y}). \\ \]

  这里 \(E\) 的元素均为 \(1\), \(\odot\) 表示逐元素的一个乘法.

原文地址：http://www.cnblogs.com/MTandHJ/p/16847583.html