Most sequential recommendation (SR) systems employing graph neural networks (GNNs) only model a user's interaction sequence as a flat graph without hierarchy, overlooking diverse factors in the user's preference. Moreover, the timespan between interacted items is not sufficiently utilized by previous models, restricting SR performance gains. To address these problems, we propose a novel SR system employing a hierarchical graph neural network (HGNN) to model factorial user preferences. Specifically, a timespan-aware sequence graph (TSG) for the target user is first constructed with the timespan among interacted items. Next, all original nodes in TSG are softly clustered into factor nodes, each of which represents a certain factor of the user's preference. At last, all factor nodes' representations are used together to predict SR results. Our extensive experiments upon two datasets justify that our HGNN-based factorial user modeling obtains better SR performance than the state-of-the-art SR models.


翻译:使用图形神经网络(GNN)的大多数顺序建议(SR)系统仅将用户的交互序列作为平面图,没有等级,忽略用户偏好的不同因素;此外,以往模式没有充分利用互动项目之间的时间间隔,限制了SR的绩效收益;为解决这些问题,我们提议采用新的SR系统,使用高层次图形神经网络(HGNN)来模拟要素用户偏好;具体地说,针对目标用户的时宽感序列图(TSG)首先与互动项目之间的时间间隔一起构建。接下来,TSG的所有原有节点都软地组合成要素节点,每个节点都代表用户偏好的一个特定因素。最后,所有要素节点的表述都一起用来预测SR的结果。我们在两个数据集上进行的广泛实验证明,我们的基于HGNNN的元素用户模型的性能优于最先进的SR模型。

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