基于胶囊图卷积的解缠绕会话感知推荐方法
Capsule-based graph convolutional disentanglement for session-aware recommendation
1. 湖北工业大学 计算机学院, 武汉 430068
2. 南京大学 计算机软件新技术国家重点实验室, 南京 210093
3. 武汉大学 计算机学院, 武汉 430068
摘要
针对会话推荐模型中存在的推荐准确率不高的问题，提出了一种基于胶囊图卷积的解缠绕会话感知推荐方法（CGCD）。具体来说，采用解缠绕学习技术将项目嵌入转换为基于多个子通道的因子嵌入，利用图卷积网络对因子嵌入进行细粒度的学习。然后，利用胶囊动态融合策略聚合不同的因子获得新的项目嵌入。此外，采用多头注意力机制为会话中每个项目分配权重。最后，根据分配的权重将项目嵌入与当前会话中的其他项目进行聚合，进而生成准确的会话表示，实现项目推荐。在两个公开真实数据集上的实验表明，所提模型在推荐的Pre@10，Pre@20，MRR@10和MRR@20上平均提高了5.17%、2.99%、6.56%和2.94%，验证了其有效性与高效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61902116)
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题(KFKT2021B12)
湖北省高层次人才基金资助项目(GCRC2020011)
湖北工业大学博士科研启动基金资助项目(BSQD2019026,BSQD2019022)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.05.0283
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 122-128
文章编号: 1001-3695(2023)01-020-0122-07
发布历史
[2022-08-18] 优先出版
[2023-01-05] 印刷出版
引用本文
陶玉合, 高榕, 邵雄凯, 等. 基于胶囊图卷积的解缠绕会话感知推荐方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (1): 122-128. (Tao Yuhe, Gao Rong, Shao Xiongkai, et al. Capsule-based graph convolutional disentanglement for session-aware recommendation [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (1): 122-128. )
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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