推薦系統中的Graph Model

2022-07-29 03:36:11 字數 1129 閱讀 8250

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推薦中對graph model的研究主要有兩個方面,乙個是如何構圖,另乙個是如何在圖上做ranking。

關於構圖問題,取決於資料,首先考慮如果我們只有user item的資料,那麼最簡單的方法就是構造二分圖,兩類節點,user節點和item節點,如果user喜歡item,就在他們中間連一條邊。

如果我們有了使用者的profile資訊,和item的content資訊,這個時候又有了很多構圖的方法。一種方法是用這些資訊計算出user-user相似度和item-item相似度,然後把這些相似度作為權重,來給user節點之間,和item節點之間加邊,這個稱為two-layer graph model。相關的可以參考下面兩篇**:

1. a graph-based recommender system for digital library

2. a graph model for e-commerce recommender systems

當然,如果這些額外資訊比較單一,比如我們有tag資訊,我們可以構造乙個3分圖,加入tag節點,如果乙個item有某個tag,那麼他們之間有邊,如果乙個user用過某個tag,那麼他們之間也有邊。 如果是社會網路資訊,我們可以直接將社會網路關係加入到user-user之間。如果我們有user參加某些group的資訊,我們可以加入一類group節點,如果乙個user參加過乙個group,在中間就會有一條邊。

基本的構圖思想就是上面這些,下面討論圖的rank問題。

圖上的rank,分為三大類:

一類是基於圖上的隨機遊走,一般用迭代法,速度很快,相關的**有:

1.topic-sensitive pagerank

2.trustwalker: a random walk model for combining trust-based and item-based recommendation

還有周濤發表的一些**,二分圖上的擴散等

另一類是把推薦的問題看做乙個半監督學習的問題,從而用傳播的演算法,最經典的是下面這篇博士**

semi-supervised learning with graphs

這篇文章的作者是用圖做半監督學習的權威

上面僅僅列舉了graph model中最經典的一些演算法,如果深入研究這些**,可以對graph model有個大概的認識。

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