GA-DTCDR：A Graphical and Attentional Framework for Dual-Target Cross-Domain Recommendation

A Graphical and Attentional Framework for Dual-Target Cross-Domain Recommendation

IJCAI-Feng Zhu, Yan Wang , Chaochao Chen , Guanfeng Liu and Xiaolin Zheng-2020

思路

单目标跨域推荐是根据数据丰富的域A里的信息对域B内的用户-项进行推荐；双目标跨域推荐是同时提高两个域的跨域推荐。
对于双目标跨域推荐，重点任务在于1生成更具代表性的用户偏好和项特征嵌入；2对每个域上的用户偏好和项特征嵌入进行优化。
提出一个图形和注意力的框架GA-DTCDR：首先，构建两个独立的异构图，并从两个领域的评级和内容信息上生成更具代表性的用户和项目嵌入；然后，提出一个元素级的注意力机制，有效的联合嵌入两个域的共同用户。在四个真实数据集上进行的实验表明了方法的优越性。

模型

DTCDR

给出两个相关域A,B的显示反馈（评级和评论），隐式反馈（购买和浏览历史），边信息（用户配置文件和项细节），双域推荐的目的是同时提高这两个域的推荐准确率。
这种情况下，两个域的用户存在一定程度的重叠，即存在桥接用户。

GA-DTCDR概况

1、输入层：输入数据分为两类，即分级信息和内容信息。
2、图形嵌入层：基于这些信息，构建用户-项交互