基于图神经网络的多行为会话推荐研究的开题报告.docx

基于图神经网络的多行为会话推荐研究的开题报告
一、研究背景及意义
如今，随着社交媒体、电子商务等场景的不断发展，用户在互联网上所参与的多行为会话也越来越多，如Facebook、Twitter等社交媒体平台，以及淘宝、京东等电商平台。在这种多行为会话场景中，推荐系统能够为用户提供更加个性化、精准化的服务和内容推荐，并能帮助用户更好地完成他们想要完成的任务。
然而，传统的基于内容或协同过滤的推荐算法存在一个问题，即无法利用会话历史信息。在多行为会话场景中，用户与系统之间的交互并不是一个孤立的事件，而是存在一定的关联和递进关系。因此，研究利用会话历史信息进行推荐是一个值得探究的问题。
与此同时，图神经网络的发展也为该问题的解决提供了一种有效的方式。图神经网络能够在图数据上进行推理，寻找节点之间的关联与消息传递，从而更好地处理带有复杂结构的数据，比如社交网络、知识图谱等。因此，利用图神经网络进行多行为会话推荐的研究也同样具有重要意义。
二、研究目标
本文的主要研究目标是利用图神经网络进行多行为会话推荐。具体来说，研究将对每一次会话进行建模，将会话中的用户行为和相关信息表示为图中的节点，通过图神经网络模型来对节点之间的关联进行建模，并预测下一轮会话中用户的需求和行为，以达到精准推荐的目的。
三、研究内容与计划
（1）数据预处理
在进行图神经网络的建模前需要对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、特征提取等步骤。此外，还需对数据进行划分，用于模型的训练、验证和测试。
（2）建立多行为会话图模型
将每一次会话中的用户行为建模为图结构，每个行为对应一个节点，节点之间根据行为之间的依赖关系建立边。在节点和边的基础上，构建多行为会话图模型，包含多轮会话的信息。
（3）设计图神经网络模型
基于图神经网络，设计适应于多行为会话推荐的模型，包括编码器、解码器等。
（4）模型训练与验证
利用训练数据对模型进行训练，并通过验证数据对模型进行验证和调整。
（5）模型测试和效果评估
将已经训练好的模型用于新数据上进行测试，并对模型的效果进行评估。评价指标包括准确率、召回率等。
四、论文结构
本文主要分为如下部分：
第一部分：绪论。详细介绍了本研究的研究背景、意义和目标。
第二部分：相关工作。对前人的相关研究进行了综述，并对其进行了分析。
第三部分：问题定义与建模。此部分将详细介绍研究中需要解决的问题，包括数据处理、建模过程等。
第四部分：方法描述。此部分将详细介绍我们提出的多行为会话推荐模型以及模型中的主要组成部分。
第五部分：实验与结果。利用现有数据对我们提出的模型进行了实验，并对实验结果进行了分析和总结。
第六部分：结论与展望。总结本文的研究成果，展望未来的研究方向。