计算机应用

作者：田仁杰, 景明利, 焦龙, 王飞

单位：1.西安石油大学 电子工程学院，西安 710065；2.西安石油大学 化工学院，西安 710065

关键词：图神经网络,对比学习,推荐系统,负采样,数据增强

基金：国家自然科学基金资助项目(22373075);陕西省重点研发计划项目(2022GY-435);西安石油大学研究生创新与实践能力培养计划项目(YCS23114145)

对比学习（CL）具有可从原始数据中提取自监督信号的特性，为推荐系统解决数据稀疏问题提供了有力支持。然而，现有的CL推荐算法大多着眼于改进模型结构和数据增强方法，忽视了提升推荐任务中的负样本质量以及挖掘用户与项目之间潜在隐性关系的重要性。针对此问题，提出一种基于混合负采样的图对比学习推荐算法（HSGCL）。首先，与均匀采样方法从真实数据中采样不同，所提算法使用正样本混合方法将正样本信息融入负样本中；其次，通过跳跃混合方法创造富含信息的难负样本；同时，通过使用节点丢弃（ND），改变图结构以生成多个视图，并在嵌入空间中引入可控的均匀噪声平滑调整学习表示的均匀性；最后，将推荐主任务与CL任务进行联合训练。在Douban-Book、Yelp2018和Amazon-Kindle这3个公共数据集上的数值实验结果表明，相较于基线模型——轻量化图卷积网络（LightGCN），所提算法在召回率（Recall@20）上分别提升了23%、13%和7%，在归一化折损累积增益（NDCG@20）上分别提升了32%、14%和5%，且在提升负样本嵌入信息多样性方面表现优异。可见，所提算法从负采样方法和数据增强两方面进行改进，提高了负样本质量、表示分布的均匀性和推荐算法的准确性。

来源：2025年第4期

《计算机应用》期刊编辑部

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