TY -的A2 -刘,恒盟-李,丹盟——高,钱PY - 2021 DA - 2021/10/13 TI -会话基于上下文感知推荐模型和封闭图神经网络SP - 7266960六世图- 2021 AB -基于神经网络(GNN)的方法已经成功地应用于基于会话的推荐任务。然而,在面对复杂和不断变化的现实世界的情况下,现有的会话推荐算法没有充分考虑用户的上下文信息的决策;此外,上下文信息行为模型的重要性已经被广泛认可。在此基础上,本文提出了一种基于会话的推荐模型神经网络(CA-GGNNs)环境敏感和封闭的图。首先,介绍了会话序列图结构的数据。第二,在会话中每一项的嵌入向量表示图获得通过使用神经网络(GGNN)封闭图。摘要格勒乌在GGNN扩大来取代传统的输入矩阵和状态矩阵格勒乌的输入上下文捕获会话(例如,时间、地点和假日)和间隔上下文(代表总数的比例会话中的每一项的会话)。最后,一个柔软的注意机制是用来捕捉用户的利益和偏好,并给出一个推荐列表。CA-GGNN模型结合了会话序列信息和上下文信息在每一个时间。开放Yoochoose和Diginetica数据集上的结果表明,该模型具有显著提高与最新的会议推荐的方法。 SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/7266960 DO - 10.1155/2021/7266960 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -