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基于图神经网络的会话型服务推荐
文献摘要：
随着互联网信息资源的爆炸式增长,"信息过载"问题日益突出,服务推荐被视为解决"信息过载"问题的一种有效手段.考虑到用户会话中的行为数据一定程度上代表着用户偏好,本文提出了一种新的推荐模型SRGNN,将用户会话中的点击序列抽象为一个有向的会话图,再利用主流的图神经网络对会话图的结构信息进行特征提取,同时使用门限循环神经网络(GRU)提取会话点击序列中的时序信息以及整个会话过程中的兴趣信息,并结合用户会话中最后时刻的兴趣信息为用户进行相关推荐.
文献关键词：
图神经网络;会话型服务推荐;用户偏好;门限循环神经网络;信息过载
中图分类号：
作者姓名：
钟毅文;伊方舟;曾诚
作者机构：
湖北大学计算机与信息工程学院,湖北武汉430062;湖北省软件工程工程技术研究中心,湖北武汉430062
文献出处：
引用格式：
[1]钟毅文;伊方舟;曾诚-.基于图神经网络的会话型服务推荐)[J].电脑知识与技术,2022(02):88-90
A类：
会话型服务推荐,SRGNN
B类：
图神经网络,互联网信息,信息资源,爆炸式,信息过载,行为数据,上代,用户偏好,推荐模型,点击,会话图,结构信息,门限循环神经网络,GRU,时序信息
AB值：
0.241945
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