Oct, 2019

个性化带注意力机制的图神经网络用于会话感知型推荐

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TL;DR本研究提出了一种名为个性化图神经网络和注意力机制的新方法，以解决现有基于过去历史数据进行推荐的方法无法有效捕捉项目转移关系和历史会话对当前会话影响的问题，并通过实验验证说明该方法优于现有的方法。
session-aware recommendationgraph neural networkattention mechanismpersonalizationitem transition
发现论文，激发创造
  • TAGNN: 针对基于会话推荐的目标注意力图神经网络

    本研究提出了一种新颖的目标关注图神经网络（TAGNN）模型，以用于会话推荐。TAGNN 通过考虑用户的不同兴趣点并学习每个目标项的相关性来提高表达能力。此外，TAGNN 利用图神经网络的能力来捕获会话中的丰富过渡，通过真实世界数据集的广泛实验，证明其优于现有方法。

    May, 2020

  • 基于超图注意力网络的会话推荐

    本论文提出了一种新的基于超图注意力网络的会话推荐系统，它通过构建每个会话的超图、使用超图注意力层来生成项目嵌入，并聚合每个会话的动态项目表示，从而推断下一个感兴趣的项目。实验结果表明，与最先进技术相比，所提出的模型能够有效生成信息丰富的动态项目嵌入，并提供更准确的推荐。

    Dec, 2021

  • 基于图神经网络的会话推荐

    该论文提出了一种名为 SR-GNN 的新型方法，基于图神经网络来对会话进行建模，并使用注意力网络将每个会话表示为全局偏好和当前兴趣的组合，从而提高了会话推荐的准确率。

    Nov, 2018

  • 个性化基于 Session 的推荐的异构全局图神经网络

    本文介绍了一种基于 Heterogeneous Global Graph Neural Networks 的物品跃迁模型，该模型利用用户历史和当前会话的信息推断用户偏好，从而提供个性化的推荐服务。

    Jul, 2021

  • 使用图神经网络重新思考基于会话的推荐的商品排序

    本文提出了一种新的基于会话图的推荐模型，该模型通过构建会话图，并协同考虑序列顺序和会话图的潜在顺序，将下一个项目推荐问题建立为图分类问题，并利用加权注意图层和读取函数对项目和会话进行嵌入学习。该模型在两个基准电子商务数据集，Yoochoose 和 Diginetica 上表现出比其他最先进方法更好的性能。

    Nov, 2019

  • 基于用户会话约束的个性化会话推荐异构图神经网络

    本文提出了一种利用多样化的注意力网络分析会话间关系，考虑用户信息生成会话表示和用户表示，从而实现改进推荐系统的效果的模型，并在多个真实数据集上取得了优异的性能。

    May, 2022

  • 基于图神经网络的跨会话信息利用

    本文提出了一种基于图神经网络 (Full Graph Neural Network, FGNN) 以及广联跨时加工 (Broadly Connected Session, BCS) 的新型会话 (session) 推荐算法，旨在更好地捕捉复杂的物品依赖关系和跨时信息。在 Yoochoose 和 Diginetica 等两个电子商务基准数据集上广泛测试，实验结果表明，与现有会话推荐模型相比，该算法具有优异的性能。

    Jul, 2021

  • 基于上下文的图注意力网络在具有物品知识图的推荐中的应用

    该研究提出了一种名为 CGAT 的新型推荐框架，可以明确地利用实体在知识图中的本地和非本地图上下文信息，以实现个性化的推荐，这可以通过一种偏向性随机游走采样过程来提取实体的非本地上下文，并利用 RNN 来模拟实体和其非本地上下文实体之间的依赖关系

    Apr, 2020

  • 全局上下文增强的图神经网络用于会话推荐

    本文提出了一种新的方法，称为全局上下文增强图神经网络 (GCE-GNN)，利用全局图和会话图中的项目转换更精细地推断用户偏好，从而改善了会话推荐，此方法在三个基准数据集上都表现出优异的性能。

    Jun, 2021

  • TempGNN：用于动态会话推荐的时间图神经网络

    用于理解用户与项目之间相对较短的正在进行的会话中的交互行为，并通过预测下一步行动来进行会话推荐的研究已日益受到关注。我们提出了临时图神经网络（TempGNN），这是一个用于捕捉复杂项目转换中的结构和时间动态的通用框架，利用节点和边上的时间嵌入操作符对动态会话图进行表示。广泛的实验结果表明，通过将其插入现有的最先进模型，该方法的有效性和适应性。最后，TempGNN 在两个真实的电子商务数据集上取得了最先进的性能。

    Oct, 2023