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基于膠囊圖卷積的解纏繞會話感知推薦方法

     
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摘要

針對會話推薦模型中存在的推薦準(zhǔn)確率不高的問題,提出了一種基于膠囊圖卷積的解纏繞會話感知推薦方法(CGCD)。具體來說,采用解纏繞學(xué)習(xí)技術(shù)將項目嵌入轉(zhuǎn)換為基于多個子通道的因子嵌入,利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)對因子嵌入進(jìn)行細(xì)粒度的學(xué)習(xí)。然后,利用膠囊動態(tài)融合策略聚合不同的因子獲得新的項目嵌入。此外,采用多頭注意力機(jī)制為會話中每個項目分配權(quán)重。最后,根據(jù)分配的權(quán)重將項目嵌入與當(dāng)前會話中的其他項目進(jìn)行聚合,進(jìn)而生成準(zhǔn)確的會話表示,實現(xiàn)項目推薦。在兩個公開真實數(shù)據(jù)集上的實驗表明,所提模型在推薦的Pre@10,Pre@20,MRR@10和MRR@20上平均提高了5.17%、2.99%、6.56%和2.94%,驗證了其有效性與高效性。

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