SIGIR 2019 开源论文 | 基于图神经网络的协同过滤算法

作者丨纪厚业

单位丨北京邮电大学博士生

研究方向丨 异质图神经网络，异质图表示学习和推荐系统

引言

协同过滤作为一种经典的推荐算法在推荐领域有举足轻重的地位。协同过滤（collaborative filtering）的基本假设是相似的用户会对物品展现出相似的偏好。

总的来说，协同过滤模型主要包含两个关键部分： 1）embedding ，即如何将 user 和 item 转化为向量表示； 2）interaction modeling ，即如何基于 user 和 item 的表示来重建它们的历史交互。

传统协同过滤算法（如经典的矩阵分解和神经矩阵分解）本质还是给 user 和 item 初始化一个 embedding，然后利用交互信息来优化模型。它们并没有把交互信息编码进 embedding 中，所以这些 embedding 都是次优的。

直观地理解，如果能将 user-item 的交互信息编码进 embedding 中，将提升 embedding 的表示能力进而提升模型的预测能力。本文的主要创新点在于 利用二部图神经网络将 User-Item 的历史交互信息编码进 Embedding 进而提升推荐效果。 更重要的是，本文显式地考虑 User-Item 之间的高阶连接性来进一步提升 embedding 的表示能力。

图 1 展示了一个 user-item 的二部图及 u1  的高阶连接性。 u1   的高阶连接性表示  u1 通过长度大于 1 的路径连接到的节点。 例如， u1 通过长度 l=2 的路径连接到  u2   和  u3 ，这代表 u1 的 2 阶连接性； u1   通过长度 l=3 的路径连接到 i4 ，i5，这代表 u1 的 3 阶连接性。 需要注意的是，虽然 i4 和 i5 都是  u1   的 3 阶邻居，但是 i4 可以通过更多的路径连接到  u1 ，所以 i4 与  u1  的相似度更高。

模型

模型主要分为 3 个部分：1）Embedding Layer：将 user 和 item 的 ID 映射为向量表示；2）Embedding Propagation Layers：将初始的 user 和 item 表示基于图神经网络来更新；3）Prediction：基于更新后的 user 和 item 表示来进行预测。模型架构图见 Figure 2。

Embedding Layer

这里对 User 和 Item 分别初始化相应的 Embedding Matrix，然后通过 User 或者 Item 的 ID 进行 Embedding Lookup 将它们映射到一个向量表示。

注意，这里初始化的 Embedding 可以认为是 0 阶表示，即 。

Embedding Propagation Layers

受 GNN 的 message-passing 架构的启发，NGCF 针对 User-Item 二部交互图设计了 Embedding Propagation 来学习 User 和 Item 的表示。这里作者首先详细的描述了一阶传播，然后泛化到高阶传播。

一阶传播主要包含：消息构建和消息聚合。给定(u,i)，从 i 传播到 u 的消息 可以定义为：

其中， 都是可学习的参数矩阵， 和 分别代表 u 和 i 的度。这里  可以理解为归一化系数。

基于上面构建的消息，下一步就是聚合消息来更新节点表示：

其中， 代表经过 1 次聚合之后的节点表示。因为单层的消息聚合只能聚合 1 阶邻居的信息，所以这里实际代表了 u 的一阶表示。需要注意的是，这里除了聚合邻居的信息，更重要的是考虑节点自身的信息 。

高阶传播实际就是将上述的一阶传播堆叠多层。这样经过 l 次聚合，每个节点都会融合其 l 阶邻居的信息，也就得到了节点的 l 阶表示 。

Figure 3 清晰地展示了如何在高阶传播中融合高阶邻居的信息。

上面的传播过程也可以写成矩阵的形式，这样在代码实现的时候可以高效的对节点 Embedding 进行更新。

其中， 是 l 阶的 user 和 item 的表示， 是 user-item 交互矩阵，D  是对角度矩阵。

Model Prediction

模型的预测非常简单，将 L 阶的节点表示分别拼接起来作为最终的节点表示，然后通过内积进行预测。

实际这里采用了类似 18 ICML  Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks 的做法来防止 GNN 中的过平滑问题。GNN 的过平滑问题是指，随着 GNN 层数增加，GNN 所学习的 Embedding 变得没有区分度。过平滑问题与本文要捕获的高阶连接性有一定的冲突，所以这里需要在克服过平滑问题。

最终的损失函数就是经典的 BPR 损失函数：

实验

本文在 Gowalla、Yelp2018 和 Amazon-Book 上进行了大量实验来回答以下 3 个问题：

• 和 state-of-the-art 的方法相比，NGCF 的效果如何？

• 模型对于超参数（如模型层数，dropout）的敏感性。

• 高阶连接性对于模型的影响。

本文的 baseline 主要可以分为两大类：非图神经网络的推荐算法（如 MF 和 CMN）和基于图神经网络的推荐算法（PinSage 和 GC-MC）。实验效果如 Table 2 所示：

可以看出，本文所提出的 NGCF 优势很明显，尤其是在 recall 上的提升均超过 10%。同时，作者还对数据进行了稀疏化并进一步验证来说明 NGCF 来稀疏数据上的优势。

从 Figure 4 可以看出，NGCF 在数据稀疏度较高的时候有明显优势，随着稀疏度的下降，NGCF 的优势越来越小甚至被 baseline 超过了。

另外，作者验证了模型层数、卷积形式和 dropout 对 NGCF 的影响，具体见 Table 3、Table 4 和 Figure 5。

最后，作者研究了高阶连接性对 NGCF 的影响，如 Figure 6 所示。

注意这里 MF 可以看做是 NGCF-0。可以看出，随着阶数的增加，相同颜色的节点更好的聚集在一起。也就是说，高阶连接性确实有助于学习 User 和 Item 的 Embedding。

结论

本文提出了基于图神经网络的协同过滤算法 NGCF，它可以显式地将 User-Item 的高阶交互编码进 Embedding 中来提升 Embedding 的表示能力进而提升整个推荐效果。

NGCF 的关键就在于 Embedding Propagation Layer 来学习 User 和 Item 的 Embedding，后面的预测部分只是简单的内积。可以说，NGCF 较好地解决了协同过滤算法的第一个核心问题。

另外，本文的 Embedding Propagation 实际上没有考虑邻居的重要性，如果可以像 Graph Attention Network 在传播聚合过程中考虑邻居重要性的差异，NGCF 的效果应该可以进一步提升。

参考文献

[1] http://staff.ustc.edu.cn/~hexn/slides/sigir19-ngcf-slides.pdf

[2]  https://github.com/xiangwang1223/neural_graph_collaborative_filtering 

点击以下标题查看更多往期内容：

• 图神经网络综述：模型与应用

• HAN：基于双层注意力机制的异质图深度神经网络

• 无监督构建词库：更快更好的新词发现算法

• 从局部脑到全脑：时空域分层神经网络脑电情绪识别模型

• 蒙特卡洛梯度估计方法（MCGE）简述

• SIGIR 2019 | 用户注意力指导的多模态对话系统

# 投 稿 通 道 #

让你的论文被更多人看到 

如何才能让更多的优质内容以更短路径到达读者群体，缩短读者寻找优质内容的成本呢？ 答案就是：你不认识的人。

总有一些你不认识的人，知道你想知道的东西。PaperWeekly 或许可以成为一座桥梁，促使不同背景、不同方向的学者和学术灵感相互碰撞，迸发出更多的可能性。 

PaperWeekly 鼓励高校实验室或个人，在我们的平台上分享各类优质内容，可以是 最新论文解读 ，也可以是 学习心得 或 技术干货 。我们的目的只有一个，让知识真正流动起来。

:memo:  来稿标准：

• 稿件确系个人 原创作品 ，来稿需注明作者个人信息（姓名+学校/工作单位+学历/职位+研究方向） 

• 如果文章并非首发，请在投稿时提醒并附上所有已发布链接 

• PaperWeekly 默认每篇文章都是首发，均会添加“原创”标志

:mailbox_with_mail: 投稿邮箱：

• 投稿邮箱： [email protected]  

• 所有文章配图，请单独在附件中发送 

• 请留下即时联系方式（微信或手机），以便我们在编辑发布时和作者沟通

:mag:

现在，在 「知乎」 也能找到我们了

进入知乎首页搜索 「PaperWeekly」

点击 「关注」 订阅我们的专栏吧

关于PaperWeekly

PaperWeekly 是一个推荐、解读、讨论、报道人工智能前沿论文成果的学术平台。如果你研究或从事 AI 领域，欢迎在公众号后台点击 「交流群」 ，小助手将把你带入 PaperWeekly 的交流群里。

▽ 点击 |  阅读原文   | 下载论文 & 源码