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基于改进胶囊网络的会话型推荐模型
1
作者
孙浩
曹健
+1 位作者
李海生
毛典辉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第4期1043-1049,共7页
针对现有的会话型推荐模型难以从简短的会话中捕获项目之间的依赖关系的问题,在考虑了复杂的项目交互和动态的用户兴趣变化后,提出了一种基于会话型推荐的改进胶囊网络(SR-ECN)模型。首先,利用图神经网络(GNN)处理会话序列数据,以得到...
针对现有的会话型推荐模型难以从简短的会话中捕获项目之间的依赖关系的问题,在考虑了复杂的项目交互和动态的用户兴趣变化后,提出了一种基于会话型推荐的改进胶囊网络(SR-ECN)模型。首先,利用图神经网络(GNN)处理会话序列数据,以得到每个项目嵌入向量;然后,利用胶囊网络的动态路由机制,从交互历史中聚合高级用户的偏好;此外,所提模型引入自注意力网络进一步考虑用户和项目的潜在信息,从而为用户推荐更合适的项目。实验结果表明,在Yoochoose数据集上,所提模型的召回率和平均倒数排名(MRR)均优于SR-GNN(Session-based Recommendation with GNN)、TAGNN(Target Attentive GNN)等所有对比模型,与基于无损边缘保留聚合和快捷图注意力的推荐(LESSR)模型相比,所提模型的召回率和MRR分别提升了0.92和0.45个百分点,验证了改进胶囊网络对用户兴趣偏好提取的有效性。
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关键词
胶囊网络
会话型推荐
图神经网络
自注意力机制
推荐
系统
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职称材料
基于双编码器的会话型推荐模型
被引量:
6
2
作者
方军
管业鹏
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期166-174,共9页
针对现有会话型推荐模型难以准确捕获物品间全局依赖的问题,提出了一种基于双编码器的会话型推荐模型(SR-BE)。该双编码器由基于自注意力网络的全局编码器和基于图神经网络的局部编码器组成,无论被浏览物品之间的时间间隔长还是短,全局...
针对现有会话型推荐模型难以准确捕获物品间全局依赖的问题,提出了一种基于双编码器的会话型推荐模型(SR-BE)。该双编码器由基于自注意力网络的全局编码器和基于图神经网络的局部编码器组成,无论被浏览物品之间的时间间隔长还是短,全局编码器都能够利用注意力机制自适应地捕获被浏览物品之间的全局依赖,并将其编码为全局隐向量。为弥补自注意力网络没有结构信息而难以捕获邻近物品间局部依赖的不足,在局部编码器中,首先将会话序列构建成会话图,然后通过图神经网络在会话图上捕获邻近物品间的局部依赖,并将其编码为局部隐向量。最后将从双编码器得到的全局隐向量和局部隐向量线性组合为会话表示,再通过预测层解码会话表示得到每个候选物品被点击的概率。实验结果表明:将基于自注意力网络的全局编码器与基于图神经网络的局部编码器结合在一起,比单一地使用全局编码器或局部编码器在命中率上分别提高了3.11%和6.55%。通过与同类模型客观定量比较,SR-BE模型在两个公开数据集上取得了突出的效果,表明该模型有效、可行。
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关键词
会话型推荐
自注意力网络
图神经网络
编码器
推荐
模
型
下载PDF
职称材料
面向会话型推荐系统的个性化分层循环模型
被引量:
2
3
作者
王雅青
郭彩丽
+2 位作者
楚云霏
周洪弘
冯春燕
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期142-148,共7页
为了精准地捕捉用户行为模式,引入中期兴趣的概念,提出一个基于循环神经网络(RNN)的个性化分层循环模型,通过在同一框架下联合利用用户的会话、区块和全部行为序列来学习用户的综合兴趣.利用一个捕捉会话内序列模式的会话级RNN建模用户...
为了精准地捕捉用户行为模式,引入中期兴趣的概念,提出一个基于循环神经网络(RNN)的个性化分层循环模型,通过在同一框架下联合利用用户的会话、区块和全部行为序列来学习用户的综合兴趣.利用一个捕捉会话内序列模式的会话级RNN建模用户的短期兴趣;设计了一个捕捉区块内相邻会话关联关系的区块级RNN,进一步描述用户的中期兴趣;使用一个用户级RNN追踪长期兴趣的演化;引入带有不同交互机制的融合层,以有效融合不同层次的兴趣信息.在3个真实数据集上进行实验,结果表明,该方法与先进的推荐方法相比,Recall@10提升了18.35%.
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关键词
会话型推荐
系统
循环神经网络
个性化
推荐
原文传递
基于图神经网络的会话型服务推荐
4
作者
钟毅文
伊方舟
曾诚
《电脑知识与技术》
2022年第2期88-90,共3页
随着互联网信息资源的爆炸式增长,"信息过载"问题日益突出,服务推荐被视为解决"信息过载"问题的一种有效手段。考虑到用户会话中的行为数据一定程度上代表着用户偏好,本文提出了一种新的推荐模型SRGNN,将用户会话...
随着互联网信息资源的爆炸式增长,"信息过载"问题日益突出,服务推荐被视为解决"信息过载"问题的一种有效手段。考虑到用户会话中的行为数据一定程度上代表着用户偏好,本文提出了一种新的推荐模型SRGNN,将用户会话中的点击序列抽象为一个有向的会话图,再利用主流的图神经网络对会话图的结构信息进行特征提取,同时使用门限循环神经网络(GRU)提取会话点击序列中的时序信息以及整个会话过程中的兴趣信息,并结合用户会话中最后时刻的兴趣信息为用户进行相关推荐。
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关键词
图神经网络
会话
型
服务
推荐
用户偏好
门限循环神经网络
信息过载
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职称材料
题名
基于改进胶囊网络的会话型推荐模型
1
作者
孙浩
曹健
李海生
毛典辉
机构
北京工商大学计算机学院
食品安全大数据技术北京市重点实验室(北京工商大学)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第4期1043-1049,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61877002)
北京市教委-市自然基金委联合资助项目(KZ202110011017)
北京市自然科学基金-丰台轨道交通前沿研究联合基金资助项目(L191009)。
文摘
针对现有的会话型推荐模型难以从简短的会话中捕获项目之间的依赖关系的问题,在考虑了复杂的项目交互和动态的用户兴趣变化后,提出了一种基于会话型推荐的改进胶囊网络(SR-ECN)模型。首先,利用图神经网络(GNN)处理会话序列数据,以得到每个项目嵌入向量;然后,利用胶囊网络的动态路由机制,从交互历史中聚合高级用户的偏好;此外,所提模型引入自注意力网络进一步考虑用户和项目的潜在信息,从而为用户推荐更合适的项目。实验结果表明,在Yoochoose数据集上,所提模型的召回率和平均倒数排名(MRR)均优于SR-GNN(Session-based Recommendation with GNN)、TAGNN(Target Attentive GNN)等所有对比模型,与基于无损边缘保留聚合和快捷图注意力的推荐(LESSR)模型相比,所提模型的召回率和MRR分别提升了0.92和0.45个百分点,验证了改进胶囊网络对用户兴趣偏好提取的有效性。
关键词
胶囊网络
会话型推荐
图神经网络
自注意力机制
推荐
系统
Keywords
capsule network
session-based recommendation
Graph Neural Network(GNN)
self-attention mechanism
recommender system
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于双编码器的会话型推荐模型
被引量:
6
2
作者
方军
管业鹏
机构
上海大学通信与信息工程学院
上海大学新型显示技术及应用集成教育部重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期166-174,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2019YCF1520500,2020YFC1523004)。
文摘
针对现有会话型推荐模型难以准确捕获物品间全局依赖的问题,提出了一种基于双编码器的会话型推荐模型(SR-BE)。该双编码器由基于自注意力网络的全局编码器和基于图神经网络的局部编码器组成,无论被浏览物品之间的时间间隔长还是短,全局编码器都能够利用注意力机制自适应地捕获被浏览物品之间的全局依赖,并将其编码为全局隐向量。为弥补自注意力网络没有结构信息而难以捕获邻近物品间局部依赖的不足,在局部编码器中,首先将会话序列构建成会话图,然后通过图神经网络在会话图上捕获邻近物品间的局部依赖,并将其编码为局部隐向量。最后将从双编码器得到的全局隐向量和局部隐向量线性组合为会话表示,再通过预测层解码会话表示得到每个候选物品被点击的概率。实验结果表明:将基于自注意力网络的全局编码器与基于图神经网络的局部编码器结合在一起,比单一地使用全局编码器或局部编码器在命中率上分别提高了3.11%和6.55%。通过与同类模型客观定量比较,SR-BE模型在两个公开数据集上取得了突出的效果,表明该模型有效、可行。
关键词
会话型推荐
自注意力网络
图神经网络
编码器
推荐
模
型
Keywords
session-based recommendation
self-attention network
graph neural network
encoder
recommendation model
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
面向会话型推荐系统的个性化分层循环模型
被引量:
2
3
作者
王雅青
郭彩丽
楚云霏
周洪弘
冯春燕
机构
北京邮电大学信息与通信工程学院
北京邮电大学先进信息网络北京实验室
出处
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期142-148,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1800805).
文摘
为了精准地捕捉用户行为模式,引入中期兴趣的概念,提出一个基于循环神经网络(RNN)的个性化分层循环模型,通过在同一框架下联合利用用户的会话、区块和全部行为序列来学习用户的综合兴趣.利用一个捕捉会话内序列模式的会话级RNN建模用户的短期兴趣;设计了一个捕捉区块内相邻会话关联关系的区块级RNN,进一步描述用户的中期兴趣;使用一个用户级RNN追踪长期兴趣的演化;引入带有不同交互机制的融合层,以有效融合不同层次的兴趣信息.在3个真实数据集上进行实验,结果表明,该方法与先进的推荐方法相比,Recall@10提升了18.35%.
关键词
会话型推荐
系统
循环神经网络
个性化
推荐
Keywords
session-based recommendation systems
recurrent neural networks
personalized recommendations
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
基于图神经网络的会话型服务推荐
4
作者
钟毅文
伊方舟
曾诚
机构
湖北大学计算机与信息工程学院
湖北省软件工程工程技术研究中心
出处
《电脑知识与技术》
2022年第2期88-90,共3页
文摘
随着互联网信息资源的爆炸式增长,"信息过载"问题日益突出,服务推荐被视为解决"信息过载"问题的一种有效手段。考虑到用户会话中的行为数据一定程度上代表着用户偏好,本文提出了一种新的推荐模型SRGNN,将用户会话中的点击序列抽象为一个有向的会话图,再利用主流的图神经网络对会话图的结构信息进行特征提取,同时使用门限循环神经网络(GRU)提取会话点击序列中的时序信息以及整个会话过程中的兴趣信息,并结合用户会话中最后时刻的兴趣信息为用户进行相关推荐。
关键词
图神经网络
会话
型
服务
推荐
用户偏好
门限循环神经网络
信息过载
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进胶囊网络的会话型推荐模型
孙浩
曹健
李海生
毛典辉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于双编码器的会话型推荐模型
方军
管业鹏
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
下载PDF
职称材料
3
面向会话型推荐系统的个性化分层循环模型
王雅青
郭彩丽
楚云霏
周洪弘
冯春燕
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
原文传递
4
基于图神经网络的会话型服务推荐
钟毅文
伊方舟
曾诚
《电脑知识与技术》
2022
0
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职称材料
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