Session-basedRecommendationwithGraphNeuralNetworks论文笔记

摘要 基于会话的推荐问题旨在预测基于匿名会话的用户行为.以前的算法不能保证获得准确的向量，在保证嵌入精度的基础上，考虑到项目的复杂转换，提出了一种新的嵌入方法，SR-GNN/该方法将会话序列建模为图结构数据。基于会话图，GNN可以捕获复杂的项目转换，这是传统顺序方法难以揭示的。然后，使用注意力网络将每个会话表示为全局偏好和该会话当前兴趣的组成。 传统方法的局限性 首先，由于在一个会话中没有足够的用

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