H2GRL：融合异构-同构图对比学习的长尾推荐系统创新框架

【编辑推荐】针对长尾数据下推荐系统面临的稀疏交互与冷启动难题，研究者提出H2GRL框架，通过异构-同构图多视图对比学习，构建结构/语义同构图捕获高阶协同信号，引入流行度感知权重机制平衡冷热节点。实验表明其在Yelp2018等数据集上显著提升冷启动性能，为长尾推荐提供新思路。

　　

在信息爆炸的时代，个性化推荐系统已成为电商和社交平台的核心工具。然而现实数据往往呈现"长尾分布"——大量用户和物品仅有稀疏交互，导致传统基于图神经网络(GNN)的推荐模型陷入困境：热门节点主导信息传播，冷门节点因邻居稀少而表征贫瘠。现有解决方案如随机边丢弃的对比学习，又因忽视用户/物品间同质关联、破坏图结构的非独立同分布特性，反而加剧数据偏差。

针对这一挑战，研究人员提出了H2GRL框架。该工作创新性地构建了异构-同构混合图体系：在传统用户-物品二分图基础上，新增用户-用户、物品-物品同构图，分别通过协同路径挖掘和语义聚类捕获高阶关联。特别设计了流行度感知权重模块，动态调节冷热节点间的边权重，使模型能同时学习全局趋势与局部模式。实验证明，在Yelp2018和Amazon-Book等数据集上，H2GRL的推荐效果显著优于LightGCN等基线模型，尤其在稀疏场景下提升达12.7%。相关成果发表于《Expert Systems with Applications》。

关键技术包括：1) 基于多跳交互构建结构同构图；2) 利用节点属性特征通过K-means生成语义同构图；3) 设计跨视图对比损失函数实现异构-同构表征对齐；4) 引入动态权重函数调节冷热节点信息流。

【结构同构图构建】通过二阶邻居相似度计算建立用户/物品关联，采用Jaccard指数衡量协同相似性，并加入流行度衰减因子控制热门节点影响。
【语义同构图生成】对用户画像和物品属性进行向量化，通过谱聚类构建语义子图，增强局部拓扑一致性。
【多视图对比学习】采用InfoNCE损失函数最大化异构图与同构图的正样本对相似度，最小化负样本对得分。
【长尾优化机制】提出度感知温度系数τ，使低度节点获得更大梯度更新，缓解流行度偏差。

研究结论表明，H2GRL通过异构-同构联合建模，突破了传统二分图的信息瓶颈。可视化分析显示，其生成的冷节点嵌入在向量空间形成清晰聚类，证实了模型捕捉细粒度兴趣的能力。这项工作为推荐系统的公平性研究提供了新范式，其多视图对比架构可扩展至社交网络分析等领域。作者在讨论部分指出，未来可探索动态图时序建模，以进一步适应现实场景的演化特性。