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基于序列交叉融合的多行为会话推荐模型
1
作者
卢敏
马鹏飞
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第11期3496-3503,共8页
现有多行为会话推荐研究将会话的微行为序列拆分为物品序列和操作序列以捕获用户兴趣偏好,但未考虑两个序列的交叉影响,导致用户兴趣建模存在偏差,限制了模型性能。针对上述问题,提出一种基于序列交叉融合的多行为会话推荐模型。利用提...
现有多行为会话推荐研究将会话的微行为序列拆分为物品序列和操作序列以捕获用户兴趣偏好,但未考虑两个序列的交叉影响,导致用户兴趣建模存在偏差,限制了模型性能。针对上述问题,提出一种基于序列交叉融合的多行为会话推荐模型。利用提出的序列交叉融合模块,充分交叉融合物品序列和操作序列各自的兴趣信息。设计基于兴趣相似物品的标签平滑损失函数,将与样本标签物品具有相似兴趣的物品也推荐给用户,提升模型泛化能力。在3个公开数据集上的大量实验验证了该模型性能优于基准模型。
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推荐系统
多行为
会话
推荐
用户
兴趣
学习
会话兴趣表征
序列交叉融合
标签平滑
图神经网络
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题名
基于序列交叉融合的多行为会话推荐模型
1
作者
卢敏
马鹏飞
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国民用航空局民航智慧机场理论与系统重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第11期3496-3503,共8页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金基金项目(3122021090)。
文摘
现有多行为会话推荐研究将会话的微行为序列拆分为物品序列和操作序列以捕获用户兴趣偏好,但未考虑两个序列的交叉影响,导致用户兴趣建模存在偏差,限制了模型性能。针对上述问题,提出一种基于序列交叉融合的多行为会话推荐模型。利用提出的序列交叉融合模块,充分交叉融合物品序列和操作序列各自的兴趣信息。设计基于兴趣相似物品的标签平滑损失函数,将与样本标签物品具有相似兴趣的物品也推荐给用户,提升模型泛化能力。在3个公开数据集上的大量实验验证了该模型性能优于基准模型。
关键词
推荐系统
多行为
会话
推荐
用户
兴趣
学习
会话兴趣表征
序列交叉融合
标签平滑
图神经网络
Keywords
recommendation system
multi-behavior session-based recommendation
user interest learning
session interest representation
sequence cross fusion
label smoothing
graph neural network
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于序列交叉融合的多行为会话推荐模型
卢敏
马鹏飞
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
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