基于会话的图卷积递归神经网络推荐模型

• 作者: 曹万平 周刚 陈黎 崔兰兰
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 关键词: 会话推荐 图卷积 递归神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学|Computer Science
• 页码范围: 60-66
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19907/j.0490-6756.2021.022002

摘要

基于会话的推荐是为了解决匿名用户的推荐问题,是推荐系统中的一个重要分支 .现有的采用图神经网络的研究方法尽管已经取得了不错的效果,但是它们无法捕获更准确的用户会话间的潜在信息 .针对上述问题,论文提出了基于会话的图卷积递归神经网络(GCRNN )推荐模型,通过图卷积网络层捕捉用户会话图的结构信息,利用递归神经网络层来获得会话的时序信息和会话之间的依赖关系,以此捕获更丰富更准确的用户会话间潜在信息,从而提升推荐效果 .模型在两个公开数据集上进行广泛的实验,结果表明GCRNN优于现有的研究方法 .