面向会话型推荐系统的个性化分层循环模型

摘要：

为了精准地捕捉用户行为模式,引入中期兴趣的概念,提出一个基于循环神经网络(RNN)的个性化分层循环模型,通过在同一框架下联合利用用户的会话、区块和全部行为序列来学习用户的综合兴趣.利用一个捕捉会话内序列模式的会话级RNN建模用户的短期兴趣;设计了一个捕捉区块内相邻会话关联关系的区块级RNN,进一步描述用户的中期兴趣;使用一个用户级RNN追踪长期兴趣的演化;引入带有不同交互机制的融合层,以有效融合不同层次的兴趣信息.在3个真实数据集上进行实验,结果表明,该方法与先进的推荐方法相比,Recall@10提升了18郾35％.

关键词：会话型推荐系统、循环神经网络、个性化推荐

所属期刊栏目：42

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目2018YFB1800805

在线出版日期：2020-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：142-148