【摘 要】
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传统基于会话的推荐算法主要利用点击物品的时序信息进行建模,忽略了挖掘物品的特征信息,且未利用物品之间的相似性。为提升推荐效果,提出一种新的基于会话的推荐算法SR-I2V。通过Skip-gram模型和层次softmax优化方法学习物品的嵌入向量,由意图递进公式对已发生的物品点击提取出意图特征向量,并根据特征向量相似度计算出每个候选项的推荐分数。实验结果表明,与I2I、Po P和S-POP等传统基于会话的推荐算法相比,该算法在Yoochoose和Diginetica两个数据集上的推荐召回率分别提高了至少4.6
【基金项目】
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安徽省自然科学基金(1708085MF146)。
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传统基于会话的推荐算法主要利用点击物品的时序信息进行建模,忽略了挖掘物品的特征信息,且未利用物品之间的相似性。为提升推荐效果,提出一种新的基于会话的推荐算法SR-I2V。通过Skip-gram模型和层次softmax优化方法学习物品的嵌入向量,由意图递进公式对已发生的物品点击提取出意图特征向量,并根据特征向量相似度计算出每个候选项的推荐分数。实验结果表明,与I2I、Po P和S-POP等传统基于会话的推荐算法相比,该算法在Yoochoose和Diginetica两个数据集上的推荐召回率分别提高了至少4.6
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