Session-basedRecommendationwithGraphNeuralNetworks論文筆記

摘要 基於會話的推薦問題旨在預測基於匿名會話的用戶行爲.以前的算法不能保證獲得準確的向量，在保證嵌入精度的基礎上，考慮到項目的複雜轉換，提出了一種新的嵌入方法，SR-GNN/該方法將會話序列建模爲圖結構數據。基於會話圖，GNN可以捕獲複雜的項目轉換，這是傳統順序方法難以揭示的。然後，使用注意力網絡將每個會話表示爲全局偏好和該會話當前興趣的組成。 傳統方法的侷限性 首先，由於在一個會話中沒有足夠的用

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