【摘 要】
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随着信息技术和互联网的发展,人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。如何在大量信息中发现有用的并让其为人类更好的服务是一个问题。推荐系统就是解决这一问题的重要工具,其任务就是联系用户和信息,使得两者有更好的交互。但是由于人们的隐私安全性意识逐渐增强,很多情况下用户的身份信息是不能够公开的,因此作为专为匿名用户打造的会话推荐系统成为推荐系统领域的热点。它旨在通过一系列匿名会话更有效地预测用户的
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随着信息技术和互联网的发展,人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。如何在大量信息中发现有用的并让其为人类更好的服务是一个问题。推荐系统就是解决这一问题的重要工具,其任务就是联系用户和信息,使得两者有更好的交互。但是由于人们的隐私安全性意识逐渐增强,很多情况下用户的身份信息是不能够公开的,因此作为专为匿名用户打造的会话推荐系统成为推荐系统领域的热点。它旨在通过一系列匿名会话更有效地预测用户的浏览行为。先前的研究主要使用神经网络和注意力机制来关注顺序模式。但是,先前的研究很少关注顺序项的时间属性,即每个单击项的停留时间。停留时间信息可以在一定程度上反映用户的喜好,具有重要的参考价值。同时,在特征级别的建模仍然可以进行更进一步的探索。本论文提出在具有时间增强的基于会话的推荐中考虑物品特征级别的建模,简称为FTSR。模型首先使用时间增强技术来增强特定会话中的项目,然后动态地构建会话序列图,并通过门控图神经网络（GGNN）学习项目的转换关系。然后GGNN的会话输出经过特征建模层,在该层中,一个特征注意单元（FAU）选择可以将哪些物品的特征传递到下游层,以及一个卷积神经网络（CNN）块以提取特征交互并挖掘特定会话中的顺序模式。在两个大型的数据集上进行的大量实验表明,FTSR优于该领域的较为经典的推荐方法。
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