融合成对编码方案及二维卷积神经网络的长短期会话推荐算法

作者：陈学勤; 陶涛; 张钟旺; 王一蕾

来源：计算机应用, 2021, 1-9.

• 会话推荐
• 循环神经网络
• 成对编码
• 卷积神经网络
• 欧氏距离

基于循环神经网络（RNN）的会话推荐算法虽然可以有效地对会话中的长期依赖关系进行建模，并且可以结合注意力机制来刻画用户在会话中的主要目的；但它在进行会话建模的过程中无法绕过与用户主要目的不相关的物品，易受其影响以致降低推荐精度。针对上述问题设计了成对编码方案，将原始输入序列嵌入向量转化为一个三维张量表示使得非相邻的行为也能够产生联系。通过二维卷积神经网络（CNN）来处理该张量以捕获非相邻物品间的联系，提出了引入用于会话推荐的二维卷积神经网络的神经注意力推荐机模型——COS-NARM。该模型能有效跳过序列中与用户主要目的不相关的物品。实验结果表明，COS-NARM模型在DIGINETICA等多个真实数据集上的召回率（Recall）和平均排名倒数（MRR）都得到了不同程度的提升，且优于神经注意力推荐机（NARM）、GRU-4Rec+等所有基线模型。在上述研究的基础上，将欧氏距离引入COS-NARM模型，提出OCOS-NARM模型。利用欧氏距离直接计算不同时刻兴趣间的相似度以减少模型的参数，降低模型的复杂度。实验结果表明，欧氏距离的引入不仅使得OCOS-NARM模型在DIGINETICA等多个真实数据集上的推荐效果得到了进一步的提升，且其训练时间相比于COS-NARM模型缩短了14.84%，有效提高了模型的训练速度。

• 单位
  福州大学