Academic Journal
Применение графовые нейронные сети и его модификации с обучения с подкреплением в системах рекомендаций
| 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 |
| ResultId |
1 |
|---|---|
| Header |
edsbas BASE edsbas.8ACDC887 995 3 Academic Journal academicJournal 995.377258300781 |
| PLink |
https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&scope=site&db=edsbas&AN=edsbas.8ACDC887&custid=s6537998&authtype=sso |
| FullText |
Array
(
[Availability] => 0
)
Array ( [0] => Array ( [Url] => https://doi.org/10.5281/zenodo.13953849# [Name] => EDS - BASE [Category] => fullText [Text] => View record in BASE [MouseOverText] => View record in BASE ) ) |
| Items |
Array
(
[Name] => Title
[Label] => Title
[Group] => Ti
[Data] => Применение графовые нейронные сети и его модификации с обучения с подкреплением в системах рекомендаций
)
Array ( [Name] => Author [Label] => Authors [Group] => Au [Data] => <searchLink fieldCode="AR" term="%22А%2EН%2E+Шарифбаев%22">А.Н. Шарифбаев</searchLink><br /><searchLink fieldCode="AR" term="%22Х%2EН%2E+Зайниддинов%22">Х.Н. Зайниддинов</searchLink> ) Array ( [Name] => TitleSource [Label] => Source [Group] => Src [Data] => Al-Farg'oniy avlodlari, 1(3), (2024-10-19) ) Array ( [Name] => Publisher [Label] => Publisher Information [Group] => PubInfo [Data] => Zenodo ) Array ( [Name] => DatePubCY [Label] => Publication Year [Group] => Date [Data] => 2024 ) Array ( [Name] => Subset [Label] => Collection [Group] => HoldingsInfo [Data] => Zenodo ) Array ( [Name] => Subject [Label] => Subject Terms [Group] => Su [Data] => <searchLink fieldCode="DE" term="%22Графовые+нейронные+сети%22">Графовые нейронные сети</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Обучение+с+подкреплением%22">Обучение с подкреплением</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Рекомендательные+системы%22">Рекомендательные системы</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Гибридная+модель+GNN-RL%22">Гибридная модель GNN-RL</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Контрастивное+обучение%22">Контрастивное обучение</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Skip-connection%22">Skip-connection</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Двойная+глубокая+Q-сеть%22">Двойная глубокая Q-сеть</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22NDCG%4020%22">NDCG@20</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22LightGCL%22">LightGCL</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22XSimGCL%22">XSimGCL</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22GFormer%22">GFormer</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22AutoCF%22">AutoCF</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22MGDCF%22">MGDCF</searchLink> ) Array ( [Name] => Abstract [Label] => Description [Group] => Ab [Data] => 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. ) Array ( [Name] => TypeDocument [Label] => Document Type [Group] => TypDoc [Data] => article in journal/newspaper ) Array ( [Name] => Language [Label] => Language [Group] => Lang [Data] => Russian ) Array ( [Name] => NoteTitleSource [Label] => Relation [Group] => SrcInfo [Data] => https://zenodo.org/communities/alfargoniyavlodlarieij; https://doi.org/10.5281/zenodo.13953848; https://doi.org/10.5281/zenodo.13953849; oai:zenodo.org:13953849 ) Array ( [Name] => DOI [Label] => DOI [Group] => ID [Data] => 10.5281/zenodo.13953849 ) Array ( [Name] => URL [Label] => Availability [Group] => URL [Data] => https://doi.org/10.5281/zenodo.13953849 ) Array ( [Name] => Copyright [Label] => Rights [Group] => Cpyrght [Data] => info:eu-repo/semantics/openAccess ; Creative Commons Attribution 4.0 International ; https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode ) Array ( [Name] => AN [Label] => Accession Number [Group] => ID [Data] => edsbas.8ACDC887 ) |
| RecordInfo |
Array
(
[BibEntity] => Array
(
[Identifiers] => Array
(
[0] => Array
(
[Type] => doi
[Value] => 10.5281/zenodo.13953849
)
)
[Languages] => Array
(
[0] => Array
(
[Text] => Russian
)
)
[Subjects] => Array
(
[0] => Array
(
[SubjectFull] => Графовые нейронные сети
[Type] => general
)
[1] => Array
(
[SubjectFull] => Обучение с подкреплением
[Type] => general
)
[2] => Array
(
[SubjectFull] => Рекомендательные системы
[Type] => general
)
[3] => Array
(
[SubjectFull] => Гибридная модель GNN-RL
[Type] => general
)
[4] => Array
(
[SubjectFull] => Контрастивное обучение
[Type] => general
)
[5] => Array
(
[SubjectFull] => Skip-connection
[Type] => general
)
[6] => Array
(
[SubjectFull] => Двойная глубокая Q-сеть
[Type] => general
)
[7] => Array
(
[SubjectFull] => NDCG@20
[Type] => general
)
[8] => Array
(
[SubjectFull] => LightGCL
[Type] => general
)
[9] => Array
(
[SubjectFull] => XSimGCL
[Type] => general
)
[10] => Array
(
[SubjectFull] => GFormer
[Type] => general
)
[11] => Array
(
[SubjectFull] => AutoCF
[Type] => general
)
[12] => Array
(
[SubjectFull] => MGDCF
[Type] => general
)
)
[Titles] => Array
(
[0] => Array
(
[TitleFull] => Применение графовые нейронные сети и его модификации с обучения с подкреплением в системах рекомендаций
[Type] => main
)
)
)
[BibRelationships] => Array
(
[HasContributorRelationships] => Array
(
[0] => Array
(
[PersonEntity] => Array
(
[Name] => Array
(
[NameFull] => А.Н. Шарифбаев
)
)
)
[1] => Array
(
[PersonEntity] => Array
(
[Name] => Array
(
[NameFull] => Х.Н. Зайниддинов
)
)
)
)
[IsPartOfRelationships] => Array
(
[0] => Array
(
[BibEntity] => Array
(
[Dates] => Array
(
[0] => Array
(
[D] => 01
[M] => 01
[Type] => published
[Y] => 2024
)
)
[Identifiers] => Array
(
[0] => Array
(
[Type] => issn-locals
[Value] => edsbas
)
[1] => Array
(
[Type] => issn-locals
[Value] => edsbas.oa
)
)
[Titles] => Array
(
[0] => Array
(
[TitleFull] => Al-Farg'oniy avlodlari, 1(3), (2024-10-19
[Type] => main
)
)
)
)
)
)
)
|
| IllustrationInfo |