面向会话型推荐系统的个性化分层循环模型

• 作者: 冯春燕 周洪弘 楚云霏 王雅青 郭彩丽
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 会话型推荐系统 循环神经网络 个性化推荐
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 142-148
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2019-143

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％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯春燕	北京邮电大学信息与通信工程学院	42	628	13.0	24.0
2	郭彩丽	北京邮电大学先进信息网络北京实验室	27	503	10.0	22.0
3	王雅青	北京邮电大学信息与通信工程学院	1	0	0.0	0.0
4	楚云霏	北京邮电大学信息与通信工程学院	1	0	0.0	0.0
5	周洪弘	北京邮电大学先进信息网络北京实验室	1	0	0.0	0.0