文献类型：期刊文章

作　　者：南宁[1,2] 杨程屹[2,3] 武志昊[1,2]

NAN Ning;YANG Chengyi;WU Zhihao(School of Computer and Information Technology,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China;Key Laboratory of Intelligent Passenger Service of Civil Aviation,Civil Aviation Administration of China,Beijing 100105,China;China Civil Aviation Information Network Incorporation Limited,Beijing 101318,China)

机构地区：[1]北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044 [2]中国民用航空局民航旅客服务智能化应用技术重点实验室,北京100105 [3]中国民航信息网络股份有限公司,北京101318

出　　处：《计算机应用》

基　　金：民航科技重大专项资助项目(MHRD20160109)。

年　　份：2021

卷　　号：41

期　　号：2

起止页码：330-336

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对基于会话的推荐算法主要依赖目标会话中的信息,而未充分利用其他会话中的协同信息的问题,提出了一种基于多图神经网络的会话感知推荐(MGSP)模型。首先,根据目标会话与训练集中的所有会话构建物品转移图(ITG)和协同关联图(CRG),并基于这两张图应用图神经网络(GNN)来汇聚节点的信息,得到两类的节点表示;然后,经过双层注意力模块对两类节点表示建模,获取会话级别的表示;最后,使用注意力机制进行信息融合,得到最终的会话表示,并预测下一个交互物品。分别在电商和民航两个场景下进行了对比实验,实验结果表明,相较最优的基准模型,MGSP模型在电商数据集各项指标上的提高超过1个百分点,在民航数据集各项指标上的提高约为3个百分点,验证了MGSP模型的有效性。

关 键 词：基于会话的推荐  多图神经网络  注意力机制  个性化偏好  协同信息  

分 类 号：TP391.4]