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融合序列特征的用户会话兴趣预测模型
1
作者
吴彦文
徐景琛
+2 位作者
葛迪
刘智
邓云泽
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第9期270-277,共8页
由于会话中天然存在时序特征,传统的会话模型因此都是围绕该特征来展开,但对序列间顺序无关特征的挖掘缺少关注。针对这种情况,提出一种融合了会话中的两大序列特征的推荐模型。在顺序依赖模型中利用Bi-LSTM和注意力机制获取该段会话中...
由于会话中天然存在时序特征,传统的会话模型因此都是围绕该特征来展开,但对序列间顺序无关特征的挖掘缺少关注。针对这种情况,提出一种融合了会话中的两大序列特征的推荐模型。在顺序依赖模型中利用Bi-LSTM和注意力机制获取该段会话中的用户同质兴趣特征表示;在顺序无关依赖模型中通过多层感知机、残差网络和注意力机制去捕捉会话间的用户异质兴趣特征表示;通过融合这两种兴趣特征表示去预测用户的下一点击项。实验结果表明,该模型相比次优模型在Yoochoose数据集上P@20最高提升0.88百分点,MRR@20提升0.41百分点,在Diginetica数据集上MRR@20提升0.15百分点。
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关键词
用户兴趣预测
会话推荐
顺序
依赖
顺序无关依赖
注意力网络
Bi-LSTM
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职称材料
题名
融合序列特征的用户会话兴趣预测模型
1
作者
吴彦文
徐景琛
葛迪
刘智
邓云泽
机构
华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心
华中师范大学物理科学与技术学院
华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第9期270-277,共8页
基金
国家自然科学基金重点项目(61937001)
教育部国家级新工科研究与实践项目2020年新工科专业改革类项目(E-RGZN20201032)
+1 种基金
华中师范大学中央高校基本科研业务费专项资金(CCNU22KYZHSY03)
华中师范大学“人工智能+教育”教学创新研究项目(2022XY009)。
文摘
由于会话中天然存在时序特征,传统的会话模型因此都是围绕该特征来展开,但对序列间顺序无关特征的挖掘缺少关注。针对这种情况,提出一种融合了会话中的两大序列特征的推荐模型。在顺序依赖模型中利用Bi-LSTM和注意力机制获取该段会话中的用户同质兴趣特征表示;在顺序无关依赖模型中通过多层感知机、残差网络和注意力机制去捕捉会话间的用户异质兴趣特征表示;通过融合这两种兴趣特征表示去预测用户的下一点击项。实验结果表明,该模型相比次优模型在Yoochoose数据集上P@20最高提升0.88百分点,MRR@20提升0.41百分点,在Diginetica数据集上MRR@20提升0.15百分点。
关键词
用户兴趣预测
会话推荐
顺序
依赖
顺序无关依赖
注意力网络
Bi-LSTM
Keywords
User interest prediction
Session-based recommendation
Sequential dependencies
Sequence-independent dependencies
Attention Network
Bi-LSTM
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合序列特征的用户会话兴趣预测模型
吴彦文
徐景琛
葛迪
刘智
邓云泽
《计算机应用与软件》
北大核心
2025
0
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