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摘要
为了提高融合异构数据会话推荐效率,设计了一种通过类别图来实现增强效果的推荐算法。在融合层内融合物品与类别表征结果,确保物品表征中包含类别数据;根据注意力机制建立全局表征,再通过局部表征建立最终表示;通过预测层计算各候选对象推荐参数。研究结果表明:设计得到的CaSe4SR模型对各类数据集都表现出了最优推荐性能,CaSe4SR-W模型表现出了比Concat与CaSe4SR两种模型更差的性能,推断类别信息需结合物品信息共同建模,需根据物品参数才可以发挥信息补充功能。
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单位河南工业贸易职业学院
