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基于類別圖增強算法的融合異構(gòu)數(shù)據(jù)會話推薦分析

• 為了提高融合異構(gòu)數(shù)據(jù)會話推薦效率，設(shè)計了一種通過類別圖來實現(xiàn)增強效果的推薦算法。在融合層內(nèi)融合物品與類別表征結(jié)果，確保物品表征中包含類別數(shù)據(jù)；根據(jù)注意力機制建立全局表征，再通過局部表征建立最終表示；通過預測層計算各候選對象推薦參數(shù)。研究結(jié)果表明：設(shè)計得到的CaSe4SR模型對各類數(shù)據(jù)集都表現(xiàn)出了最優(yōu)推薦性能，CaSe4SR-W模型表現(xiàn)出了比Concat與CaSe4SR兩種模型更差的性能，推斷類別信息需結(jié)合物品信息共同建模，需根據(jù)物品參數(shù)才可以發(fā)揮信息補充功能。
• 關(guān)鍵字： 202308  會話推薦  類別圖增強算法  異構(gòu)數(shù)據(jù)  全局表征