图神经网络会话推荐系统综述

摘要：

会话推荐立足于目标用户的当前会话,根据项目类别、跨会话的上下文信息、多种用户行为等辅助信息学习项目间的依赖关系,从而捕捉用户的长短期偏好进行个性化推荐.近年来,流行的深度学习系列方法已经成为会话型推荐系统这个研究热点的前沿方法,尤其是图神经网络的引入,使会话推荐系统的性能得到了进一步提升.鉴于此,该综述从问题定义与会话推荐因素出发,从构图方面进行分析;将相关工作分为基于图卷积网络、门控图神经网络、图注意力网络和其他图神经网络架构的会话推荐系统,并进行归纳与对比;对各工作实验部分中的损失函数类别、所选用的数据集和模型性能评估指标三方面进行深入分析.重点从算法原理和性能分析两方面对各模型框架进行评估和梳理,旨在对近五年基于图神经网络的会话推荐系统相关工作进行评述、总结与展望.

关键词：图神经网络、会话推荐、图卷积、门控机制、注意力

所属期刊栏目：59

分类号：TP391.3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;教育部人文社会科学研究项目规划基金项目;辽宁省教育厅基本科研项目

在线出版日期：2023-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：55-69