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基于自监督学习的图转移网络会话推荐算法
文献摘要：
针对基于会话的推荐算法存在建模物品表示缺乏会话间物品协同信息的问题,提出一种基于自监督学习的图转移网络会话推荐算法(S-SGTN).该算法首先根据所有会话序列组建协同会话图;其次将当前会话与协同会话图中目标物品的邻居节点表示输入双通道图转移网络中,并在网络训练过程中引入自监督学习模块,通过最大化物品全局和局部表示的互信息,作为推荐任务的辅助任务,以改进物品和会话的表示;最后根据生成的匿名用户会话表示预测下一个产生交互的物品.在公开数据集上的实验结果表明,本文的推荐模型在召回率和平均倒数排名指标上的表现优于其他相关方法.
文献关键词：
匿名用户;会话推荐(SBR);协同信息;自监督学习;图转移网络
中图分类号：
作者姓名：
潘茂;张梦菲;辛增卫;金佳琪;郭诚;方金云
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;国家计算机网络应急技术处理协调中心 北京100029
文献出处：
引用格式：
[1]潘茂;张梦菲;辛增卫;金佳琪;郭诚;方金云-.基于自监督学习的图转移网络会话推荐算法)[J].高技术通讯,2022(12):1213-1225
A类：
图转移网络,SGTN,匿名用户
B类：
自监督学习,会话推荐,推荐算法,基于会话的推荐,协同信息,会话序列,会话图,邻居节点,节点表示,双通道,网络训练,训练过程,学习模块,互信息,推荐任务,辅助任务,公开数据集,推荐模型,召回率,倒数,数排,相关方法,SBR
AB值：
0.276187
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