《结合全局信息和多级意图的会话推荐方法》作者：董子龙，贾彩燕【PDF】

书呆熊

结合全局信息和多级意图的会话推荐方法
董子龙，贾彩燕
（北京交通大学计算机科学与技术学院，北京100044）
摘要：会话推荐旨在根据匿名用户在当前会话中的行为预测其下一个感兴趣的项目。虽然目前的研究已取得不错的效果，但也存在一定的问题。现有的多数研究只利用了单会话内的信息，忽略了其他会话内的相关信息，而多会话模型在使用跨会话信息时可能会引入噪声影响模型的性能。此外，受领域内早期工作的影响，现有模型仅将会话内最后一个项目作为用户的当前意图，没考虑用户的多級意图，可能导致模型对用户意图建模不够准确。为解决上述问题，本文提出一种结合全局信息和多级意图的会话推荐方法。模型从全局图中采样邻居节点并利用注意力机制减少噪声的干扰，将全局信息引入到当前会话中。同时，模型通过多级意图模块生成用户的多级意图表示，从而提高模型对用户意图的建模能力。三个数据集上的实验结果证明了本文所提方法的有效性。
关键词：会话推荐；图神经网络；计算机应用技术
中图分类号：TP391