面向会话型推荐系统的个性化分层循环模型

作者：王雅青; 郭彩丽^*; 楚云霏; 周洪弘; 冯春燕

来源：北京邮电大学学报, 2019, 42(06): 142-148.

DOI：10.13190/j.jbupt.2019-143

• 会话型推荐系统
• 循环神经网络
• 个性化推荐

为了精准地捕捉用户行为模式,引入中期兴趣的概念,提出一个基于循环神经网络(RNN)的个性化分层循环模型,通过在同一框架下联合利用用户的会话、区块和全部行为序列来学习用户的综合兴趣.利用一个捕捉会话内序列模式的会话级RNN建模用户的短期兴趣;设计了一个捕捉区块内相邻会话关联关系的区块级RNN,进一步描述用户的中期兴趣;使用一个用户级RNN追踪长期兴趣的演化;引入带有不同交互机制的融合层,以有效融合不同层次的兴趣信息.在3个真实数据集上进行实验,结果表明,该方法与先进的推荐方法相比,Recall@10提升了18. 35%.

• 单位
  北京邮电大学