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基于压缩图神经网络的在线服务高效用户序列学习
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种自我监督图神经网络（SelfGNN）框架，用于顺序推荐。该框架通过时间间隔编码短期图，利用图神经网络学习用户与物品的短期关系，增强模型的鲁棒性。实验证明，SelfGNN在推荐性能上优于多种基线模型。
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关键要点
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提出了一种名为自我监督图神经网络（SelfGNN）的新型框架，用于顺序推荐。
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该框架通过时间间隔对短期图进行编码，利用图神经网络学习短期协作关系。
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通过间隔融合和动态行为建模，捕捉长期用户和物品表示。
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个性化自增强学习结构减轻短期图中的噪声，增强模型的鲁棒性。
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实验证明，SelfGNN在推荐性能上优于多种基线模型。
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延伸问答
自我监督图神经网络（SelfGNN）是什么？
SelfGNN是一种用于顺序推荐的新型框架，通过时间间隔编码短期图，利用图神经网络学习用户与物品的短期关系。
SelfGNN如何增强模型的鲁棒性？
SelfGNN通过个性化自增强学习结构减轻短期图中的噪声，从而增强模型的鲁棒性。
SelfGNN在推荐性能上与其他模型相比如何？
实验证明，SelfGNN在推荐性能上优于多种基线模型。
SelfGNN是如何处理用户和物品的长期关系的？
SelfGNN通过间隔融合和动态行为建模，捕捉长期用户和物品的表示。
SelfGNN的主要创新点是什么？
SelfGNN的主要创新点在于其自我监督学习框架和对短期图的时间间隔编码。
SelfGNN如何利用图神经网络进行学习？
SelfGNN利用图神经网络学习用户与物品之间的短期协作关系。
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