Rankformer：基于排序目标的图变换器推荐模型
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2025-03-24 v1
摘要
推荐系统（RS）旨在为每个用户生成个性化的排序列表，并使用排序指标进行评估。尽管个性化排序是推荐系统的基本特性，但在模型架构设计中常被忽视。为此，我们提出Rankformer，一种受排序目标启发的推荐模型。Rankformer的架构灵感来自排序目标的梯度，体现了一种独特的（图）变换器架构——它利用来自所有用户和项目的全局信息以生成更具信息性的表示，并采用特定的注意力权重引导嵌入向量的演化，以实现更好的排序性能。我们进一步开发了Rankformer的加速算法，将其复杂度降低至正相关实例数量的线性水平。大量实验结果表明，Rankformer超越了当前最先进的方法。代码已公开于 https://github.com/StupidThree/Rankformer。
引用
@article{arxiv.2503.16927,
title = {Rankformer: A Graph Transformer for Recommendation based on Ranking Objective},
author = {Sirui Chen and Shen Han and Jiawei Chen and Binbin Hu and Sheng Zhou and Gang Wang and Yan Feng and Chun Chen and Can Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.16927},
year = {2025}
}
备注
Accepted by WWW2025