基于影响力扩散的会话推荐模型
Session recommendation model based on influence diffusion
复旦大学 大数据学院, 上海 200433
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,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。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.11.0373
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1956-1962
文章编号: 1001-3695(2021)07-007-1956-07
发布历史
[2021-07-05] 印刷出版
引用本文
张海通, 黄增峰. 基于影响力扩散的会话推荐模型 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (7): 1956-1962. (Zhang Haitong, Huang Zengfeng. Session recommendation model based on influence diffusion [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (7): 1956-1962. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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