【摘 要】
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随着互联网的快速发展,信息量与日俱增,推荐系统在缓解用户信息过载,提升用户体验方面发挥着重要作用,目前被广泛应用于电商平台,新闻网站等工业场景。会话推荐系统作为推荐系统下的一个子领域,主要针对用户匿名登录的情况,为用户进行个性化推荐。会话是指用户和系统的一次交互过程,例如从用户打开网站到退出的这段时间称为一次会话。在会话推荐系统中,由于用户匿名登录,系统无法获取用户的个人信息和历史浏览记录,仅能根
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随着互联网的快速发展,信息量与日俱增,推荐系统在缓解用户信息过载,提升用户体验方面发挥着重要作用,目前被广泛应用于电商平台,新闻网站等工业场景。会话推荐系统作为推荐系统下的一个子领域,主要针对用户匿名登录的情况,为用户进行个性化推荐。会话是指用户和系统的一次交互过程,例如从用户打开网站到退出的这段时间称为一次会话。在会话推荐系统中,由于用户匿名登录,系统无法获取用户的个人信息和历史浏览记录,仅能根据用户此次会话过程中浏览的商品为用户进行推荐,因此会话推荐系统是一个更具挑战性的推荐场景。对于会话推荐系统,早期的研究主要是基于矩阵分解和基于商品相似性进行推荐。但是,上述方法不能很好地捕获商品之间的序列依赖关系,推荐的准确性不高。近年来,随着深度学习技术的不断发展,使用神经网络提取商品序列中的时序特征,建模用户兴趣偏好的方法取得了良好的效果。在本论文中,我们提出了一种新颖的会话推荐方法用于进行个性化推荐,方法名为GNN-BLSTM,其核心思想是使用图神经网络建模商品之间复杂的转移关系,为商品生成准确的表征向量;之后基于生成的商品表征,使用双向长短期记忆网络对会话中的商品序列进行特征提取,建模用户的兴趣偏好,得到用户的表征向量;最后,基于商品表征向量和用户表征向量,为每个待推荐商品计算得到一个推荐分数,将分数较高的商品推荐给用户。为验证方法的有效性,我们在公共的Yoochoose1＿64数据集、Yoochoose1＿4数据集和Diginetica数据集上面进行了测试,经过实验证明,本论文提出的方法在会话推荐任务上取得了较高的准确性。
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