【摘 要】
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随着互联网科技和智能移动终端的广泛普及,电商购物、新闻推送、短视频、信息检索、社交软件等各行业APP已将人们包围,渗透在我们的生活、工作、社交、娱乐等方方面面。推荐系统作为筛选繁杂信息、辅助用户决策的重要工具,在电商领域中已成为一项不可或缺的核心技术。会话推荐是推荐系统中的一种特殊形式,主要应用在电商购物中并为用户提供商品推荐服务。本文以电商购物推荐为任务场景,以图神经网络、注意力机制为重点,进行
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随着互联网科技和智能移动终端的广泛普及,电商购物、新闻推送、短视频、信息检索、社交软件等各行业APP已将人们包围,渗透在我们的生活、工作、社交、娱乐等方方面面。推荐系统作为筛选繁杂信息、辅助用户决策的重要工具,在电商领域中已成为一项不可或缺的核心技术。会话推荐是推荐系统中的一种特殊形式,主要应用在电商购物中并为用户提供商品推荐服务。本文以电商购物推荐为任务场景,以图神经网络、注意力机制为重点,进行以下内容研究:（1）当前现有的大多数基于图神经网络的会话推荐算法都只考虑序列行为,无法有效地获得用户与商品之间的关系。部分研究人员尝试融合用户评价、商品浏览时间等信息来提升推荐效果,但由于用户匿名浏览以及用户隐私问题,许多电商平台的行为数据信息并不完善,导致上述一些推荐算法不能得到很好的应用。为了充分利用会话过程中用户浏览过的商品信息,本文提出了一种引入关键词注意力机制的会话推荐模型（GNN-KA）,旨在充分挖掘商品标题中的有效关键词信息,并通过注意力机制生成融合了商品标题关键信息的会话向量表示,从而提升商品推荐效果。（2）本文提出了一种多阶注意力增强的图神经网络推荐算法（MOA-GNN）,首先是将会话序列数据建模为一种图结构化的会话图,并计算不同阶数的节点连接关系矩阵;然后通过门控图神经网络对节点信息进行传播、更新,同时利用注意力来确定会话图中的不同阶数的向量权重,最终完成推荐。该思路旨在让模型通过迭代传播捕捉节点之间复杂的顺序关系及高阶交互信息,使得会话的最终向量表示更加全面。（3）针对以上两种算法,在一份真实数据集上分别进行了实验,通过对实验结果的分析、对比,最终表明本文提出的GNN-KA、MOA-GNN模型均能够有效提升推荐结果的准确性,GNN-KA比现有的最先进方法的MRR@20指标提升了8.26%左右,Recall@20提升约10.47%。MOA-GNN模型比现有的最优算法在MRR@20指标上提升了3.02%左右,Recall@20提升约9.69%。
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