一种用于视频推荐的行为感知图卷积网络模型
计算机视觉与模式识别
2021-06-30 v1
摘要
用户与视频之间的交互是执行视频推荐的主要数据源。尽管已有大量现有推荐方法，视频上的用户行为隐含了用户与视频之间的复杂关系，仍远未被充分挖掘。在本文中，我们提出一个名为Sagittarius的模型。Sagittarius采用图卷积神经网络来捕获用户与视频之间的影响。特别地，Sagittarius通过加权区分不同用户行为，并将用户行为的语义融合到用户与视频的嵌入中。此外，Sagittarius结合多个优化目标来学习用户和视频嵌入，然后通过学习到的用户和视频嵌入实现视频推荐。在多个数据集上的实验结果表明，Sagittarius在召回率、唯一召回率和NDCG方面优于若干最先进（SOTA）模型。
引用
@article{arxiv.2106.15402,
title = {A Behavior-aware Graph Convolution Network Model for Video Recommendation},
author = {Wei Zhuo and Kunchi Liu and Taofeng Xue and Beihong Jin and Beibei Li and Xinzhou Dong and He Chen and Wenhai Pan and Xuejian Zhang and Shuo Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.15402},
year = {2021}
}