CoActionGraphRec：基于协作图的顺序多兴趣推荐
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对电商平台（如eBay）面临的数据稀疏和用户兴趣多样化的挑战，提出了一种新颖的推荐系统CoActionGraphRec（CAGR）。该模型通过图神经网络有效利用协作图层，提高用户和物品的表示能力，实验结果表明该方法在关键指标上显著优于现有技术。
本文介绍了InterActive GCN模型，解决传统GCN在协同过滤中的不足，强调用户和项目的交互特征。该模型通过双边交互提供可解释的特征，有效提取目标信息。实验结果表明，IA-GCN在效果和鲁棒性上表现出色。
