融合图增强和采样策略的图卷积协同过滤模型

张京京,张兆功,许鑫

Graph convolution collaborative filtering model combining graph enhancement and sampling strategies

Jing-jing ZHANG,Zhao-gong ZHANG,Xin XU

表 2 EL-GCCF和其他方法在2个数据集上的性能比较

Tab.2 Performance comparison of EL-GCCF and other methods on two datasets

模型 Amazon-Books MovieLens-1M Recall@10 NDCG@10 Recall@20 NDCG@20 Recall@10 NDCG@10 Recall@20 NDCG@20 MF-BPR 0.0607 0.0430 0.0956 0.0536 0.1704 0.2044 0.2153 0.2175 NeuMF 0.0507 0.0351 0.0823 0.0447 0.1657 0.1953 0.2106 0.2067 DeepWalk 0.0286 0.02511 0.0346 0.0264 0.1248 0.1025 0.1348 0.1057 Node2Vec 0.0301 0.2936 0.0402 0.0309 0.1347 0.1095 0.1475 0.1186 NGCF 0.0617 0.0427 0.0978 0.0547 0.1846 0.2328 0.2513 0.2511 LightGCN 0.0797 0.0565 0.1206 0.0689 0.1876 0.2314 0.2576 0.2427 LR-GCCF 0.0591 0.0504 0.1135 0.0558 0.1785 0.2051 0.2231 0.2124 EL-GCCF 0.0973 0.0643 0.1363 0.0768 0.1925 0.2636 0.2657 0.2882 Imp/% 64.64 27.58 20.01 37.63 7.84 28.52 19.09 35.69