用于个性化微视频推荐的多聚合器时间扭曲异构图神经网络
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2025-03-24 v2 人工智能
摘要
微视频推荐正吸引着全球关注，并成为各年龄段人群广受欢迎的日常服务。近年来，基于图神经网络的微视频推荐在多种推荐任务中展现出性能提升。然而，现有工作未能充分考虑微视频的特征，例如新闻类微视频推荐的高时效性以及频繁变化兴趣的序列交互。在本文中，我们提出了一种用于基于序列会话的个性化新闻类微视频推荐的新型多聚合器时间扭曲异构图神经网络（MTHGNN），其中全面研究了微视频的特征，通过多聚合器挖掘用户偏好，捕捉用户偏好的时间与动态变化，并考虑了时效性。通过与最新技术（state-of-the-arts）的比较，实验结果验证了我们 MTHGNN 模型的优越性。
引用
@article{arxiv.2501.02666,
title = {Multi-Aggregator Time-Warping Heterogeneous Graph Neural Network for Personalized Micro-Video Recommendation},
author = {Jinkun Han and Wei Li and Zhipeng Cai and Yingshu Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.02666},
year = {2025}
}