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Learning Dual Dynamic Representations on Time-Sliced User-Item Interaction Graphs for Sequential Recommendation
- 背景
本文是图神经网络应用于序列推荐方向的文章，利用图神经网络挖掘用户和item之间的 动态时序关系 ，主要包含以下创新点：
- 本文提出时间切片的图神经网络，从全局角度对丰富且高阶的用户-item交互进行建模，以获得更好的动态用户和项目表示。
- 将连续时间片的时序预测整合到整个模型中，以此捕获细粒度的时间信息。
- 问题定义
表示用户与item的交互，M和N表示User和Item的集合大小，有交互则为1，反之则为0
User：
item：
交互三元组：
根据等时间差将分为多个时间片
一些用户和item在一个时间片内可能没有任何交互。在这种情况下，相应的用户和item表征将在该时间片内保持不变。
本文的推荐问题可以定义为下式：
- 方法
如图所示为所提方法DRL-SRe的整体框架图，时间切片的图神经网络用于从序列数据中学习user和item的表征。将从时间序列中得到的表征和静态表征结合后用于预测。
3.1 时间切片的图神经网络
T个时间切片的图可以构建为，在第s时间段的上构建。假设在第s个时间片中存在个User和个item，则节点特征矩阵为，邻接矩阵为。对于每一个时间切片的图数据，我们可以直接对其进行相应的GNN操作，然后对信息进行传播，如下式：
其中，这里是典型的GCN公式，这里就不赘述了。经过多层的信息传播后，我们可以得到每一层的输出，即。不同层包含不同的语义，本文采用GRU从这些表征中得到User和Item的序列表征，公式如下，其中表示第L+1个迭代后的GRU的输出，为可学习参数，的最初输入都为。
将不同时间切片的都按照上式计算完毕后可以得到和。然后再用两个GRU来对动态变化的时间关系进行建模，如下式：
3.2 预测与训练
从时间切片的GNN中可以得到，对于User u和Item i可以得到和，取时间片中最后一个时间步的表征作为user和item的动态表征，再结合静态表征，即用户画像这些特征，最后输入到全连接层进行预测，公式如下，激活函数采用ReLU，其中h是动态表征，e是静态表征。
损失函数依旧采用交叉熵损失函数，如下式：
3.3 辅助任务
为了捕获更细致的时序信息，防止得到的动态表征是次优的，这里提出了一个辅助时序任务来解决这个问题。本节所采用的的辅助任务为时序点建模，时序点建模可以在时间域上对序列数据进行建模， 条件强度函数 （）是进行时序点建模的关键部分，密度函数如下，其中表示上一次事件或开始事件发生的时间。
在本文中，把时间片序列中的前一次的交互作为事件，即上式中的。用和表示用户和item的时间序列信息，以第s个时间片为例，构建两者的条件强度函数为下式，其中w，b为可学习参数
以第s个时间片为例，user的密度函数为下式，item的密度函数计算和user同理。
此处的辅助任务是利用时序点建模，发掘相邻时间片之间的时序信息，因此本节的损失函数可以写成下式，每次计算当前时间片和下一个时间片之间的关系，前后分别为user和item。
3.4 损失函数
总体损失函数为两个损失函数的和，如下式，其中β为超参数，控制辅助任务的影响力。并且在训练过程中采用了dropout、L2正则项、Adam优化方式。
- 实验结果
- 总结
本文针对序列推荐问题， 一方面 ，将历史行为序列等时间间隔地划分为多个时间片，然后通过GNN对每个时间片进行信息传播，并且针对不同层得到的表征利用GRU融合（这部分作者是试验出来的），针对不同时间片的表征采用GRU进行融合（这部分是因为时间片本身是时序数据）； 另一方面 ，作者采用时序点建模方法，对历史行为序列的时间信息进行建模。
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