图神经网络加持，突破传统推荐系统局限！北大港大联合提出SelfGNN：有效降低信息过载与数据噪声影响
【7月更文挑战第22天】北大港大联手打造SelfGNN，一种结合图神经网络与自监督学习的推荐系统，专攻信息过载及数据噪声难题。SelfGNN通过短期图捕获实时用户兴趣，利用自增强学习提升模型鲁棒性，实现多时间尺度动态行为建模，大幅优化推荐准确度与时效性。经四大真实数据集测试，SelfGNN在准确性和抗噪能力上超越现有模型。尽管如此，高计算复杂度及对图构建质量的依赖仍是待克服挑战。[详细论文](https://arxiv.org/abs/2405.20878)。
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