Problemet med sessionsbaserade rekommendationer syftar till att förutsäga användaråtgärder baserade på anonyma sessioner. Tidigare metoder modellera en session som en sekvens och uppskatta användarrepresentationer förutom objektrepresentationer för att göra rekommendationer. Även om de uppnått lovande resultat, är de otillräckliga för att få korrekta användare vektorer i sessioner och försumma komplexa övergångar av objekt. För att erhålla korrekt objekt inbäddning och ta hänsyn till komplexa övergångar av objekt föreslår vi en ny metod, dvs.. Sessionsbaserad rekommendation med diagramneurala nätverk, SR-GNN för korthet. I den föreslagna metoden modelleras sessionssekvenser som grafstrukturerade data. Baserat på sessionsgrafen, GNN kan fånga komplexa övergångar av objekt, som är svåra att avslöja med tidigare konventionella sekventiella metoder. Varje session representeras sedan som sammansättningen av den globala preferensen och det aktuella intresset för den sessionen med hjälp av ett uppmärksamhetsnätverk. Omfattande experiment utförda på två verkliga datauppsättningar visar att SR-GNN uppenbarligen överträffar de senaste sessionsbaserade rekommendationsmetoderna konsekvent.
SR-GNN REF konstruerar en graf för varje beteendesekvens baserad på övergången av objekt och förutsäga för nästa objekt med inbäddning resultat från graf neurala nätverk (GNN).
Session-based Recommendation with Graph Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}