基于多图神经网络的会话感知推荐模型

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。