基于图神经网络的注意力因子分解机推荐系统

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摘要：针对推荐系统中的数据稀疏问题，提出一种基于图神经网络的注意力因子分解机模型，利用注意力因子分解机对用户和项目中不同邻域的特征信息进行二阶交互，注意力机制可以对二阶交互进行权重参数的重分配，一定程度上缓解了数据的稀疏性问题，提高了推荐系统的性能。在4个不同数据集上的评分预测实验表明，该文所提算法的均方根误差（RMSE）相较于目前比较优秀的算法分别提升了2.2%、4.3%、10.6%、2.6%。（剩余8524字）

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