基于上下文增強(qiáng)的多級(jí)注意力會(huì)話推薦模型

摘要： 會(huì)話推薦的目標(biāo)是僅根據(jù)用戶在匿名會(huì)話中有限的交互行為,來預(yù)測(cè)用戶的下一次點(diǎn)擊行為.最近幾年,許多基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的會(huì)話推薦方法取得了可喜的結(jié)果.然而,這些方法仍然存在不足之處.一方面,基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法只考慮物品之間的轉(zhuǎn)換模式,忽略了會(huì)話中的序列模式.另一方面,現(xiàn)有的大多數(shù)方法都只關(guān)注當(dāng)前會(huì)話內(nèi)部的信息,忽略了來自鄰居會(huì)話的外部協(xié)作信息,即上下文模式.為了解決上述問題,本文提出... （共20頁(yè)）