SiRen:Sign-Aware Recommendation Using Graph Neural Networks
时间: 2025-06-21 14:28:21 浏览: 3
### 关于Sign-Aware Recommendation Using Graph Neural Networks (GNNs)
在探讨带有符号感知推荐系统的图神经网络时,这类模型旨在通过利用节点之间的正负关系来改进推荐效果。具体而言,这种类型的GNN不仅考虑了用户和物品间的交互模式,还特别关注这些互动中的情感色彩——即正面评价或是负面反馈。
#### SiRen: Sign-aware Recommendation
针对带有符号意识的推荐系统,有研究表明引入符号信息可以显著提升预测性能[^1]。然而,对于特定名称为“SiRen”的工作,并未直接提及该术语;这可能是对某些研究工作的误解或者是不同命名下的相似概念。通常情况下,“sign-aware”指的是能够处理并区分数据集中存在的积极与消极联系的能力。
为了实现这一目标,研究人员开发出了多种方法论和技术手段:
- **特征表示学习**:通过对含有正向和反向边权重的异质网络结构建模,使得每个实体获得更加丰富的嵌入表达。
- **损失函数设计**:采用专门定制化的损失函数形式,确保训练过程中充分考虑到不同类型连接的重要性差异。
```python
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv, GATv2Conv
class SignedGCN(torch.nn.Module):
def __init__(self, num_features, hidden_channels, out_channels):
super(SignedGCN, self).__init__()
self.conv1_pos = GCNConv(num_features, hidden_channels)
self.conv1_neg = GCNConv(num_features, hidden_channels)
self.out_conv = GCNConv(hidden_channels * 2, out_channels)
def forward(self, x, edge_index_pos, edge_index_neg):
h_pos = self.conv1_pos(x, edge_index_pos).relu()
h_neg = self.conv1_neg(x, edge_index_neg).relu()
combined_h = torch.cat([h_pos, h_neg], dim=-1)
return self.out_conv(combined_h, edge_index_pos)
```
上述代码展示了如何构建一个简单的基于GCN(Graph Convolutional Network)架构来进行符号感知的任务。这里分别定义了用于处理正值链接(`edge_index_pos`) 和负值链接 (`edge_index_neg`) 的卷积层,并最终将两者的结果拼接起来作为输入传递给最后一层以获取输出结果。
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