WSDMJan, 2021

基于时间元路径引导的可解释推荐

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TL;DR本文利用注意力机制，沿着连续商品之间的路径进行良好设计的商品 - 商品路径建模，以顺序建模动态知识图上的动态用户 - 商品演变，以获得可解释的推荐。通过对三个真实世界基准数据集上的广泛评估，我们证明了 TMER 相对于最近强基线的最新性能。
sequential modelingdynamic knowledge graphexplainable recommendationsneural networksstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • 时间图变换器的多行为序列推荐

    本文提出采用多行为互动模式进行时间变化的用户偏好建模，通过提出的 Temporal Graph Transformer 模型，能够更好地学习不同行为间的相关性，有效解决单一行为矩阵稀疏和数据不足等问题。

    Jun, 2022

  • 具有时间图协同变换器的连续时间序列推荐

    提出了一种基于时间顺序的用户行为建模方法，通过融合顺序模式和时间合作信号，并采用 TCT 层和连续时间二分图，设计了一种新的框架 (Temporal Graph Sequential Recommender)，该模型有效提高了推荐质量。

    Aug, 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

  • 时间推荐的解释

    本文介绍了一个框架，用于提高深度学习模型中可解释的时间推荐，同时进行准确预测和解释生成，利用基于 LSTM 的循环神经网络结构和基于邻域的解释生成技术，在 Netflix 数据集上进行了实验验证。

    Jul, 2018

  • 学习用户偏好的异质时间模式以实现及时推荐

    提出了一种新型的推荐系统，TimelyRec，通过考虑用户偏好的不同的时间模式和其他特征（即周期性与演化）来联合学习用户偏好的异质性时间模式并利用一种注意力模块，进而提供及时的推荐，实验结果表明该方法在实现及时推荐时表现出色。

    Apr, 2021

  • 一种职位推荐系统的时间学习和序列建模

    本文主要介绍了在 RecSys Challenge 2016 的工作推荐任务中，作者提出的基于时间的排名模型和基于 RNN 的推荐模型的解决方案，该方案在 100 多个参与者中获得第 5 名，证明序列模型在推荐系统中具有非常好的应用前景。

    Aug, 2016

  • 利用自注意力机制的下一项推荐

    本文提出了一种新的序列感知推荐模型，采用自我注意机制从用户的历史交互中推断项目之间的关系，并在短期和长期意图考虑的度量学习框架中进行训练，实验结果表明，我们的方法在不同领域的广泛数据集上均表现出优异的性能。

    Aug, 2018

  • 序列推荐的记忆增强图神经网络

    提出了一种记忆增强图神经网络 (MA-GNN)，用于解决顺序推荐系统中的挑战，包括建模短期和长期用户兴趣、有效建模项目共现模式等，模型在五个真实数据集上得到了验证并进行了比较。

    Dec, 2019

  • 动态图中的链接预测用于推荐

    本论文提出了一种新的神经网络方法，利用动态图表达用户 - 物品关系的演变，以更好地解决基于链接预测的推荐服务问题，实验证明在用户 - 物品关系随时间变化的场景中，该方法可以获得更好的预测结果，同时揭示了现有方法在面对这种变化时的严重影响。

    Nov, 2018

  • Déjà vu: 基于上下文的时间关注机制用于序列推荐

    该研究通过提出一种应对历史事件对用户当前行为影响具有时变性和受上下文影响的上下文化时间关注机制，动态校准不同时间段和上下文中历史行为对当前行为的影响，以提高推荐系统的性能。实证评估结果表明，在两个大型公共推荐数据集上，该模型始终优于现有的顺序推荐方法。

    Jan, 2020