基于图注意力对抗网络的社会化推荐系统
来源：计算机应用与软件杂志2024年第8期北京时间：
作者：夏忠秀, 张维玉, 翁自强, 郭新超
摘要：现有的推荐系统并不能很好地将社会影响力与潜在兴趣进行区分，同时也忽略了社交网络的图结构特征及其变化。针对以上不足，提出基于图注意力对抗网络的社会化推荐系统（GAASR）。利用对抗性网络将社会影响力和潜在兴趣进行分离；使用Hadamard投影的方法，获得上下文权重值；利用图注意力网络来学习社交嵌入的潜在向量，更精准地捕捉用户的社会结构。为了验证该推荐系统的性能，使用三个推荐系统数据集进行分析实验，实验结果表明GAASR优于目前流行的推荐方法，能够有效地提高推荐的准确率。
关键词：推荐系统, 生成对抗网络, 图注意力网络, 社交网络
