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基于记忆的注意力图神经网络专家推荐方法
文献摘要：
在问答社区专家推荐算法中,图神经网络主要利用问答社区中用户与问题的交互关系建模,其模型性能取决于交互数据的稠密度,难以对无交互信息的用户及问题进行有效表示学习.针对这一问题,提出了一个基于记忆的注意力图神经网络专家推荐方法.该方法首先设计了面向用户多维特征的联合表示子网络,然后构建了一个记忆网络,为每个问题保存用户回答过的与其相似的问题,同时在用户表示与相似问题表示之间引入注意力机制,从不同用户的视角,有针对性的融合相似问题构建新问题的向量表示,最终基于用户和问题的表示为问题推荐专家,有效提高了专家推荐的准确性.在数据集中对本文所提出的方法进行验证,相较于同类其他模型性能均有所提升.
文献关键词：
专家推荐;图神经网络;记忆网络;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
陈卓;朱淼;杜军威;袁玺明
作者机构：
青岛科技大学信息科学技术学院,山东青岛266061
文献出处：
引用格式：
[1]陈卓;朱淼;杜军威;袁玺明-.基于记忆的注意力图神经网络专家推荐方法)[J].湖南大学学报（自然科学版）,2022(06):116-123
A类：
社区专家
B类：
注意力图,图神经网络,专家推荐,推荐方法,问答社区,推荐算法,交互关系建模,模型性能,能取,交互数据,稠密,交互信息,表示学习,面向用户,多维特征,联合表示,子网络,记忆网络,注意力机制,同用,问题构建,向量表示
AB值：
0.338176
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