DGTN：用于基于会话推荐的双向图转移网络
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2020-09-22 v1 人工智能
摘要
基于会话推荐的任务是根据匿名会话预测用户行为。近期研究主要将目标会话建模为序列或图，以捕捉其中的物品转移，忽略了其他用户生成的不同会话间物品之间的复杂转移。这些物品转移包含潜在的协同信息并反映了相似的行为模式，我们假设其可能有助于目标会话的推荐。本文提出一种新方法，即双向图转移网络（DGTN），不仅对目标会话内的物品转移建模，也对邻居会话中的物品转移建模。具体而言，我们将目标会话及其邻居（相似）会话整合为单一图。随后通过通道感知传播将转移信号显式注入嵌入中。在真实世界数据集上的实验表明 DGTN 优于其他 SOTA 方法。进一步分析验证了双向物品转移建模的合理性，指出了基于会话推荐的潜在未来方向。
引用
@article{arxiv.2009.10002,
title = {DGTN: Dual-channel Graph Transition Network for Session-based Recommendation},
author = {Yujia Zheng and Siyi Liu and Zekun Li and Shu Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.10002},
year = {2020}
}
备注
Accepted at ICDMW 2020