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基于多图神经网络的会话感知推荐模型
南宁, 杨程屹, 武志昊
计算机应用
2021, 41 (2):
330-336.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060805
针对基于会话的推荐算法主要依赖目标会话中的信息，而未充分利用其他会话中的协同信息的问题，提出了一种基于多图神经网络的会话感知推荐（MGSP）模型。首先，根据目标会话与训练集中的所有会话构建物品转移图（ITG）和协同关联图（CRG），并基于这两张图应用图神经网络（GNN）来汇聚节点的信息，得到两类的节点表示；然后，经过双层注意力模块对两类节点表示建模，获取会话级别的表示；最后，使用注意力机制进行信息融合，得到最终的会话表示，并预测下一个交互物品。分别在电商和民航两个场景下进行了对比实验，实验结果表明，相较最优的基准模型，MGSP模型在电商数据集各项指标上的提高超过1个百分点，在民航数据集各项指标上的提高约为3个百分点，验证了MGSP模型的有效性。
参考文献 |
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