KDDSep, 2022

PARSRec：基于会话部分动作的可解释个性化注意力融合循环顺序推荐

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TL;DR本文提出了一种结构，利用共同模式和个体行为来为每个用户量身定制推荐，模拟结果表明该结构可以学习可解释的个性化用户行为，并经验证实验数据集 Nielsen Consumer Panel 的结果，建议方法相对于现有技术有高达 27.9％的性能提升。
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发现论文，激发创造
  • 基于会话的推荐算法评估

    对于基于会话的推荐，简单的基于最近邻的方法往往表现出与复杂的基于深度神经网络的方法相当或显著更好的性能。需要更多关于基于会话的推荐算法的改进。

    Mar, 2018

  • 使用分层循环神经网络进行基于会话的个性化推荐

    本文研究在基于会话的推荐系统中，如何通过跨会话信息传递的层次循环神经网络模型，实现对用户兴趣的个性化推荐，数据实验表明该方法优于单纯使用基于会话的神经网络推荐方法。

    Jun, 2017

  • 基于模型的多智能体个性化短视频推荐系统

    本文提出了一种基于强化学习框架的工业级短视频推荐排序系统，通过协作多智能体建模和最大化用户观看时间来解决用户多方面偏好的环境下，推荐会话的马尔可夫决策过程。此外，我们的框架采用基于模型的学习方法来缓解工业推荐系统中关键但难以解决的样本选择偏差问题。大量的离线评估和实时实验验证了我们所提出方法的有效性。我们的方法已成功部署在我们的实际大规模短视频分享平台上，为数亿用户提供服务。

    May, 2024

  • AdaRec：适应性顺序推荐以增强用户的长期参与

    AdaRec 是一种适应性的顺序推荐模型，利用基于距离的表示损失从用户的交互轨迹中提取潜在信息，帮助策略识别推荐系统的细微变化，并通过乐观推测的方式进行探索，同时使用零阶动作优化以在复杂环境中保持稳定的推荐质量。在模拟器和实际应用中，AdaRec 在长期性能方面优于所有基准算法。

    Oct, 2023

  • 神经注意力基于会话的推荐

    研究了如何在短时间内从用户的行为进行推荐，提出了一种新型的神经网络框架 NARM，通过注意力机制解决了仅利用当前会话中用户的顺序行为进行推荐的问题，同时结合用户当前会话中的主要目的，成功地提高了推荐算法的准确率和效率。

    Nov, 2017

  • 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

  • BARCOR: 面向会话推荐系统的统一框架

    本文提出了一种基于 BART 的统一框架，针对面向对话推荐的两个任务（推荐和响应生成）设计了单一模型，另外还构建了一个电影领域的轻量级知识图谱，在自动化和人类评估方面都取得了最先进的表现。

    Mar, 2022

  • 基于属性的推荐系统事后解释：RecXplainer

    本文提出了一种新方法 RecXplainer，基于用户对推荐项目属性的偏好生成了更细粒度的推荐解释，并使用真实数据集进行了实验进行了评估，结果表明 RecXplainer 能够更好地捕捉用户的喜好，并且相比六种基线方法，RecXplainer 在提供推荐解释方面有更显著的效果。此外，作者还提出了十种新的推荐解释评估度量标准。

    Nov, 2022

  • 基于路径推理的可解释会话推荐

    通过路径推理探索为基于会话的推荐（SR）提供解释能力。通过设计通用的层次强化学习框架 PR4SR，我们提出了一种改进现有 SR 模型的可解释性的方法。实验证明 PR4SR 在推荐和解释任务上的效果更好。

    Feb, 2024

  • 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