基于辅助信息与长短期偏好的序列推荐

Sequence recommendation based on side information and long-short term preferences
刘超
任梦瑶
冯禄华
重庆理工大学 计算机科学与工程学院, 重庆 400054

摘要

为了解决序列推荐中的用户偏好漂移问题,以及更精确地捕捉用户动态偏好,提出了一种新型的序列推荐模型SILSSRec(side information and long-short term preferences based sequence recommendation)。该模型首先利用项目的类别和频次作为辅助信息,基于用户的历史交互序列,生成个性化用户嵌入表示。然后,通过考虑历史交互和当前交互之间的时间间隔,生成个性化时间间隔嵌入,并将此嵌入与项目特征嵌入融合,形成个性化时间嵌入表示。模型采用注意力机制和门控循环网络,从嵌入表示中提取用户的长期和短期偏好。此外,通过对比学习强化偏好的特征表达,并使用自适应聚合网络动态融合这两种偏好,形成用户的最终偏好表示。在8个公开数据集上的实验结果表明,SILSSRec在评估指标上优于现有的基线模型,其中AUC(Area Under Curve)平均提高了3.82%、召回率平均提高了7.2%、精确率平均提高了0.3%。实验证明SILSSRec在不同场景下均有较好表现,有效地缓解了偏好漂移问题,提升了推荐效果。

基金项目

重庆市社科联项目(2021NDYB101)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0032
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第9期

发布历史

[2024-05-14] 优先出版

引用本文

刘超, 任梦瑶, 冯禄华. 基于辅助信息与长短期偏好的序列推荐 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (9). (2024-05-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0032. (Liu Chao, Ren Mengyao, Feng Luhua. Sequence recommendation based on side information and long-short term preferences [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (9). (2024-05-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0032. )

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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