典型文献
基于会话推荐的动态层次意图建模
文献摘要：
为解决当前基于会话的推荐系统方法在建模用户偏好时存在抽取的用户兴趣表示单一、静态问题,提出了一种动态层次意图学习网络.该网络同时考虑用户的多层意图和动态序列行为,设计了动态卷积神经网络和兴趣聚集门2个模块,并在每层抽取用户的特定粒度意图.此外还提出一个层级意图上下位损失函数,来约束用户意图的层次性.最后使用融合多种粒度的意图会话表示进行推荐.在3个真实数据集上的大量实验表明,模型在准确性和多样性上同时优于其他基于会话的推荐方法.
文献关键词：
基于会话的推荐系统;推荐系统;层次性意图;动态用户兴趣;动态卷积
中图分类号：
作者姓名：
张梦菲;郭诚;潘茂;金佳琪;辛增卫;方金云;陈树肖
作者机构：
中国科学院计算技术研究所 北京100190;中国科学院大学 北京100190;国防大学联合作战学院 石家庄050084
文献出处：
引用格式：
[1]张梦菲;郭诚;潘茂;金佳琪;辛增卫;方金云;陈树肖-.基于会话推荐的动态层次意图建模)[J].高技术通讯,2022(04):367-378
A类：
基于会话的推荐系统,层次性意图,动态用户兴趣
B类：
基于会话推荐,图建模,系统方法,用户偏好,图学习,学习网络,动态卷积神经网络,每层,取用,上下位,损失函数,用户意图,真实数据,推荐方法
AB值：
0.222762
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