【摘 要】
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已有推荐方法主要根据用户在会话期间点击的物品信息为用户推荐所需信息，但用户的兴趣在不同的时间会发生变化，因而很难从用户会话所点击的项目中获得准确的信息。为此，文中提出一种自我注意力网络（SAN）和循环神经网络中的门控循环单元（GRU）相结合的SAN-GRU混合推荐模型，以预测用户的真实意图。首先，使用多层自我注意网络捕获会话中用户-物品之间交互的全局依赖，从而获取用户行为序列中的长期偏好，再用GR
【机 构】
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广西科技师范学院数学与计算机科学学院
【基金项目】
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广西创新驱动发展专项（科技重大专项）（桂科AA21077018；桂科AA21077018-2）； 广西高校中青年教师科研基础能力提升项目（2019KY0867）；
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已有推荐方法主要根据用户在会话期间点击的物品信息为用户推荐所需信息，但用户的兴趣在不同的时间会发生变化，因而很难从用户会话所点击的项目中获得准确的信息。为此，文中提出一种自我注意力网络（SAN）和循环神经网络中的门控循环单元（GRU）相结合的SAN-GRU混合推荐模型，以预测用户的真实意图。首先，使用多层自我注意网络捕获会话中用户-物品之间交互的全局依赖，从而获取用户行为序列中的长期偏好，再用GRU隐藏层的最后一个隐藏状态表示用户在当前会话中的短期兴趣；其次，将长期兴趣和短期兴趣进行线性结合以获得会话最后的表示，预测下一个项目被点击的概率。为验证所提方法在召回率（Recall）、排名倒数的平均值（Mean Reciprocal Rank，MRR）和为用户在多个待选项目中推荐排名前K个的候选项目（Top-K）顺序推荐任务方面的有效性，选取Yoochoose和Diginetica两个公开标准数据集与基于会话的递归神经网络推荐模型（GRU4Rec）等基线方法进行实验对比。实验结果表明，相较于基于会话推荐的短期注意力/记忆优先级模型（STAMP），SAN-GRU模型在Yoochoose 1/64数据集下的Recall值提升6.8%，在Yoochoose 1/4数据集下的Recall和MRR分别提升1.6%和9.3%。
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