Recent reports from industry show that social recommender systems consistently fail in practice. According to the negative findings, the failure is attributed to: (1) a majority of users only have a very limited number of neighbors in social networks and can hardly benefit from relations; (2) social relations are noisy but they are often indiscriminately used; (3) social relations are assumed to be universally applicable to multiple scenarios while they are actually multi-faceted and show heterogeneous strengths in different scenarios. Most existing social recommendation models only consider the homophily in social networks and neglect these drawbacks. In this paper we propose a deep adversarial framework based on graph convolutional networks (GCN) to address these problems. Concretely, for the relation sparsity and noises problems, a GCN-based autoencoder is developed to augment the relation data by encoding high-order and complex connectivity patterns, and meanwhile is optimized subject to the constraint of reconstructing the original social profile to guarantee the validity of new identified neighborhood. After obtaining enough purified social relations for each user, a GCN-based attentive social recommendation module is designed to capture the heterogeneous strengths of social relations. These designs deal with the three problems faced by social recommender systems respectively. Finally, we adopt adversarial training to unify and intensify all components by playing a minimax game and ensure a coordinated effort to enhance social recommendation. Experimental results on multiple open datasets demonstrate the superiority of our framework and the ablation study confirms the importance and effectiveness of each component.


翻译:最近的产业报告表明,社会推荐者制度在实践中始终没有成功,根据负面调查结果,失败的原因在于:(1) 大多数用户在社会网络中只有非常有限的邻居,很难从关系中受益;(2) 社会关系吵闹,但往往被不加区别地使用;(3) 社会关系被认为普遍适用于多种情况,而实际上它们具有多面性,在不同的情景中表现出不同强项。大多数现有的社会建议模式只考虑社会网络中的同质,忽视了这些缺陷。在本文件中,我们提出一个以图表卷轴网络(GCN)为基础的深入的对抗性框架,以解决这些问题。具体地说,为关系紧张和噪音问题,开发了以GCN为基础的自动编码器,通过编码高序和复杂的连接模式来增加关系数据,同时优化社会关系,同时受限制,重建原有的社会形象以保障新发现的邻里关系的有效性。在为每个用户获得足够的纯净化社会关系后,基于GCN的注意社会建议模块旨在捕捉到社会关系中的异性强度。这些设计是针对关系和噪音问题的紧张性和噪声调问题,通过社会实验系统加强我们面临的三种辩论性研究,最后通过协调性实验性研究,加强我们面临的三个研究成果,强化了社会实验性研究,强化了社会努力,强化了社会努力,并强化了我们面临的三个性研究。

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