基于图对比学习的社交推荐图去噪与增强模型
Graph denoising and adding model with graph contrastive learning for social recommendation
宁夏师范大学 数学与计算机科学学院, 宁夏 固原 756000
摘要
针对社交推荐系统中冗余社交关系影响用户表示学习、降低推荐性能的问题。该文章提出了一种基于图对比学习的社交推荐图去噪与增强模型(GDA_GCL)。模型从去噪与增强两个角度理解噪声对推荐效果的影响，一方面，引入用户偏好引导社交图去噪，降低冗余社交关系对推荐的影响；另一方面通过向社交图中注入噪声以模拟真实社交噪声的存在，增强模型的鲁棒性。此外，设计了一个自监督学习模块，增强表示的一致性。在两个公开数据集上的实验结果表明，所提模型相比最优基线方法，在 Recall@20 指标上分别提升了3.48%和5.93%，在NDCG@20 指标上分别提升了 4.41% 和 5.99%。结果说明所提模型能够缓解社交噪声的干扰，有效提升了社交推荐性能。
基金项目
国家自然科学基金项目(62262054)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0512
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第8期
发布历史
[2026-04-22] 优先出版
引用本文
宋秀杰, 马涛, 陈巧玉, 等. 基于图对比学习的社交推荐图去噪与增强模型 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0512. (Song Xiujie, Ma Tao, Chen Qiaoyu, et al. Graph denoising and adding model with graph contrastive learning for social recommendation [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0512. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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