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基于会话推荐的双部分池注意力网络( Dual Part-pooling Attentive Networks for Session-based Recommendation )
X Zhang H Lin L Yang B Xu L Ren
提出了一种基于会话的推荐方法来预测短匿名交互会话中的用户偏好。会话有两种特性：顺序依赖和集体依赖。顺序依赖关系意味着会话中的用户-项交互是严格有序的，而集体依赖关系意味着具有灵活顺序的多个交互共同决定用户的下一步行为。然而，现有的方法只考虑了这两个特征中的一个，不能很好地对用户行为进行建模。此外，很少有方法强调会话中的第一次交互，尽管它在很大程度上反映了用户的初始意图。为此，我们提出了一种新的基于会话推荐的双部分池关注网络模型(DPAN4Rec)，它能够同时捕获会话的顺序依赖和集体依赖。DPAN4Rec提出了一个部分集中注意机制，从用户的第一次点击开始就探索用户的初始意图，并过滤掉会话中的嘈杂点击。在两个基准电子商务数据集Yoochoose和Diginetica上进行了广泛的实验，实验结果表明DPAN4Rec优于现有的方法。此外，我们的研究表明，在基于会话的推荐中，有必要同时考虑顺序依赖和集体依赖。
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