基于全局图扩散和时空感知的解缠绕会话推荐方法

Session recommendation method based on global graph diffusion and spatio-temporal awareness disentanglement
高榕1,2
周浩1
邵雄凯1
吴歆韵1
1. 湖北工业大学 计算机学院, 武汉 430068
2. 南京大学 计算机软件新技术国家重点实验室, 南京 210093

摘要

针对会话推荐中存在的推荐性能不足的问题,提出了一种采用全局图扩散和时空感知的解缠绕图神经网络模型(GDST-GNN)。具体来说,该模型首先基于所有会话从全局视角下构建全局协同图,然后采用图扩散作为项目的全局表示学习的消息传播范式,以捕获超越当前会话外的全局信息。对于当前会话的表示学习,设计了一种解缠绕时空门控网络建模会话中项目的复杂转换模式和时序依赖模式,然后将学习到的全局表征和局部表征逐因素融合。此外,还采用了一个自监督任务实现模型的性能增强。最后,通过注意力网络生成会话表示,实现了项目的准确推荐。在四个真实世界中的数据集进行广泛的实验验证了所提出模型的有效性。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61902116)
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题(KFKT2021B12)
湖北省高层次人才基金资助项目(GCRC2020011)
湖北工业大学博士科研启动基金资助项目(BSQD2019026,BSQD2019022)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.04.0126
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3294-3302
文章编号: 1001-3695(2023)11-014-3294-09

发布历史

[2023-06-07] 优先出版
[2023-11-05] 印刷出版

引用本文

高榕, 周浩, 邵雄凯, 等. 基于全局图扩散和时空感知的解缠绕会话推荐方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (11): 3294-3302. (Gao Rong, Zhou Hao, Shao Xiongkai, et al. Session recommendation method based on global graph diffusion and spatio-temporal awareness disentanglement [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (11): 3294-3302. )

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

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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