融合时间感知和多兴趣提取网络的序列推荐

唐宏, 金哲正, 张静, 刘斌

重庆邮电大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 36 ›› Issue (04) : 807-818.

融合时间感知和多兴趣提取网络的序列推荐

  • 唐宏, 金哲正, 张静, 刘斌
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摘要

针对序列推荐任务中的时间动态性和多重兴趣建模问题,提出一种时间感知的项目嵌入方法,用于学习项目之间的时间关联性。在此基础上,提出一种融合时间感知和多兴趣提取网络的序列推荐(time-aware multi-interest sequence recommendation, TMISA)方法。TMISA采用自注意力序列推荐模型作为局部特征学习模块,以捕捉用户行为序列中的动态偏好;通过多兴趣提取网络对用户的全局偏好进行建模;引入门控聚合模块将局部和全局特征表示动态融合,生成最终的用户偏好表示。实验证明,在5个真实推荐数据集上,TMISA模型表现出卓越性能,超越了多个先进的基线模型。

关键词

序列推荐 / 自注意力机制 / 时间感知的项目嵌入 / 多兴趣提取网络 / 门控聚合模块

中图分类号

TP391.3

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唐宏, 金哲正, 张静, 刘斌. 融合时间感知和多兴趣提取网络的序列推荐. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2024, 36(04): 807-818

基金

国家自然科学基金项目(61971080)

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