《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于影响力扩散的会话推荐模型

Session recommendation model based on influence diffusion

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作者 张海通,黄增峰
机构 复旦大学 大数据学院
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摘要 会话推荐的任务是根据用户近期的点击行为预测下一个点击。该领域之前的模型主要关注到会话推荐中的时序模式(序列特征),但是由于用户兴趣迁移以及商品多属性等因素,物品之间的交互关系可能比呈现出来的时序模式更为复杂。为了解决该问题,受PageRank算法的启发,该模型把会话点击和网页跳转联系起来,提出了一个会话推荐中的影响力扩散模型。具体地说,该模型在会话序列的显式时序结构之上构建了会话图,刻画出更加丰富的转移路径,并通过图扩散模型捕获到物品之间的潜在交互关系。在会话表示阶段,该模型提出了一种新颖的位置编码方式来应对兴趣迁移的状况,并在此基础上设计了一种意图提取框架,能在多兴趣会话中迭代出核心意图。在真实数据集上的实验结果表明,所提出的模型相较于以往方法有较好的性能,并有效解决了兴趣迁移的问题。
关键词 会话推荐;图扩散;PageRank;兴趣迁移;意图提取;位置编码
基金项目
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2021-07-006.html
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中图分类号 TP183
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