基于图神经网络与 BERT 嵌入的混合推荐系统
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2023-10-10 v1 人工智能
机器学习
摘要
推荐系统已成为现代网络生态的关键组成部分。此类系统的有效性与准确性对于向用户提供满足其特定兴趣与需求的个性化推荐至关重要。在本文中，我们引入一种利用图神经网络（GNN）结合句子 transformer 嵌入来预测不同用户动画推荐的新模型。我们的模型采用链接预测任务构建同时考虑动画特征与用户对不同动画交互的推荐系统。GNN 与 transformer 嵌入的混合使我们能够捕获动画数据的层间与层内特征。我们的模型不仅向用户推荐动画，还预测特定用户对某动画的评分。我们利用 GraphSAGE 网络进行模型构建，并采用加权均方根误差（RMSE）评估模型性能。我们的方法有望显著提升动画推荐系统的准确性与有效性，并可扩展至其他需要个性化推荐的领域。
引用
@article{arxiv.2310.04878,
title = {Hybrid Recommendation System using Graph Neural Network and BERT Embeddings},
author = {Shashidhar Reddy Javaji and Krutika Sarode},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.04878},
year = {2023}
}