التفاصيل البيبلوغرافية
| العنوان: |
Применение графовые нейронные сети и его модификации с обучения с подкреплением в системах рекомендаций |
| المؤلفون: |
А.Н. Шарифбаев, Х.Н. Зайниддинов |
| المصدر: |
Al-Farg'oniy avlodlari, 1(3), (2024-10-19) |
| بيانات النشر: |
Zenodo |
| سنة النشر: |
2024 |
| المجموعة: |
Zenodo |
| مصطلحات موضوعية: |
Графовые нейронные сети, Обучение с подкреплением, Рекомендательные системы, Гибридная модель GNN-RL, Контрастивное обучение, Skip-connection, Двойная глубокая Q-сеть, NDCG@20, LightGCL, XSimGCL, GFormer, AutoCF, MGDCF |
| الوصف: |
В статье рассматривается интеграция графовых нейронных сетей (GNN) и методов обучения с подкреплением (RL) для повышения эффективности рекомендательных систем. Цель исследования — разработка гибридной модели GNN-RL, превосходящей текущие лучшие решения в этой области. Были выбраны и усовершенствованы модели GNN: LightGCL, XSimGCL, GFormer, AutoCF и MGDCF с использованием метода "skip-connection" для улучшения их обучаемости. Эти модели были интегрированы с алгоритмом двойной глубокой Q-сети (DDQN), применяя векторные представления пользователей и продуктов как состояния в RL. Эксперименты на наборах данных Gowalla, Yelp и Amazon-books показали значительное улучшение рекомендаций (по метрике NDCG@20) по сравнению с базовыми моделями. Наиболее эффективными оказались модели MGDCF-Skip, XSimGCL-Skip и AutoCF. Это исследование подтверждает новизну интеграции GNN и RL, а также эффективность использования skip-connection, открывая перспективы для дальнейшего развития адаптивных рекомендательных систем. |
| نوع الوثيقة: |
article in journal/newspaper |
| اللغة: |
Russian |
| Relation: |
https://zenodo.org/communities/alfargoniyavlodlarieij; https://doi.org/10.5281/zenodo.13953848; https://doi.org/10.5281/zenodo.13953849; oai:zenodo.org:13953849 |
| DOI: |
10.5281/zenodo.13953849 |
| الاتاحة: |
https://doi.org/10.5281/zenodo.13953849 |
| Rights: |
info:eu-repo/semantics/openAccess ; Creative Commons Attribution 4.0 International ; https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode |
| رقم الانضمام: |
edsbas.8ACDC887 |
| قاعدة البيانات: |
BASE |