基于兴趣注意力网络的会话推荐算法

摘要：

针对现有基于图神经网络的会话推荐算法对用户主要兴趣偏好提取不充分的问题,提出了一种基于兴趣注意力网络的会话推荐算法(Session-Based Recommender Method Based on Interest Attention Network,SR-IAN).首先,使用图神经网络捕获物品之间的上下文转换关系,得到物品的图嵌入向量;其次,将图嵌入向量输入兴趣注意力网络中,提取用户的主要兴趣偏好;然后通过注意力层对物品的图嵌入向量进行加权区分;最后,通过预测层得到候选物品的点击概率值并对其进行排序.算法模型在 3个公开数据集Diginetica、Retailrocket和Tmall上进行了实验验证,相比基准模型在MRR@20指标上分别有0.942%、1.183%和2.977%的提升,同时降低了模型时间复杂度,验证了该方法的有效性和高效性.

关键词：注意力机制、图神经网络、推荐算法、自注意力网络、会话推荐

所属期刊栏目：53

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市自然科学基金面上项目;重庆市教委重点项目;重庆市科技局技术预见与制度创新项目

在线出版日期：2024-02-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：67-75