Sequential recommendation aims to leverage users' historical behaviors to predict their next interaction. Existing works have not yet addressed two main challenges in sequential recommendation. First, user behaviors in their rich historical sequences are often implicit and noisy preference signals, they cannot sufficiently reflect users' actual preferences. In addition, users' dynamic preferences often change rapidly over time, and hence it is difficult to capture user patterns in their historical sequences. In this work, we propose a graph neural network model called SURGE (short for SeqUential Recommendation with Graph neural nEtworks) to address these two issues. Specifically, SURGE integrates different types of preferences in long-term user behaviors into clusters in the graph by re-constructing loose item sequences into tight item-item interest graphs based on metric learning. This helps explicitly distinguish users' core interests, by forming dense clusters in the interest graph. Then, we perform cluster-aware and query-aware graph convolutional propagation and graph pooling on the constructed graph. It dynamically fuses and extracts users' current activated core interests from noisy user behavior sequences. We conduct extensive experiments on both public and proprietary industrial datasets. Experimental results demonstrate significant performance gains of our proposed method compared to state-of-the-art methods. Further studies on sequence length confirm that our method can model long behavioral sequences effectively and efficiently.


翻译:序列建议旨在利用用户的历史行为来预测其下一个互动。 现有的工程尚未解决连续建议中的两大挑战。 首先, 丰富的历史序列中的用户行为往往是隐含的和吵闹的偏好信号, 它们无法充分反映用户的实际偏好。 此外, 用户动态偏好往往随时间变化迅速, 因此很难在历史序列中捕捉用户模式。 在这项工作中, 我们提议了一个图形神经网络模型, 名为 SURGE( SqualUential Conferation for Squal Enal Estworks), 以解决这两个问题。 具体来说, SURGE 将长期用户行为中不同种类的偏好整合到图表中的组群中, 通过重新构建松散的项目序列, 无法充分反映用户的实际偏好性偏好, 并基于计量学习, 有助于明确区分用户的核心利益, 在兴趣图中形成密集的集群组合。 然后, 我们用构建的组合式和感知的模型共振动的图像传播和图形集来解决这些问题。 它动态地将用户当前活跃的核心利益从用户行为顺序序列序列中提取到图表中, 我们进行大规模的实验, 将大量的实验, 将持续地实验, 将不断进行 实验, 实验 实验, 和不断实验 实验 实验的 实验 以 以 实验 以 实验 以 实验性地展示性地展示的 以 实验 以 。

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