针对现有基于图神经网络的会话推荐算法对用户主要兴趣偏好提取不充分的问题,提出了一种基于兴趣注意力网络的会话推荐算法(Session-Based Recommender Method Based on Interest Attention Network,SR-IAN)。首先,使用图神经网络捕获...针对现有基于图神经网络的会话推荐算法对用户主要兴趣偏好提取不充分的问题,提出了一种基于兴趣注意力网络的会话推荐算法(Session-Based Recommender Method Based on Interest Attention Network,SR-IAN)。首先,使用图神经网络捕获物品之间的上下文转换关系,得到物品的图嵌入向量;其次,将图嵌入向量输入兴趣注意力网络中,提取用户的主要兴趣偏好;然后通过注意力层对物品的图嵌入向量进行加权区分;最后,通过预测层得到候选物品的点击概率值并对其进行排序。算法模型在3个公开数据集Diginetica、Retailrocket和Tmall上进行了实验验证,相比基准模型在MRR@20指标上分别有0.942%、1.183%和2.977%的提升,同时降低了模型时间复杂度,验证了该方法的有效性和高效性。展开更多
文摘针对现有基于图神经网络的会话推荐算法对用户主要兴趣偏好提取不充分的问题,提出了一种基于兴趣注意力网络的会话推荐算法(Session-Based Recommender Method Based on Interest Attention Network,SR-IAN)。首先,使用图神经网络捕获物品之间的上下文转换关系,得到物品的图嵌入向量;其次,将图嵌入向量输入兴趣注意力网络中,提取用户的主要兴趣偏好;然后通过注意力层对物品的图嵌入向量进行加权区分;最后,通过预测层得到候选物品的点击概率值并对其进行排序。算法模型在3个公开数据集Diginetica、Retailrocket和Tmall上进行了实验验证,相比基准模型在MRR@20指标上分别有0.942%、1.183%和2.977%的提升,同时降低了模型时间复杂度,验证了该方法的有效性和高效性。
