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基于图表示学习的会话感知推荐模型
基于图表示学习的会话感知推荐模型
摘要：在当今互联网时代，个性化推荐系统已经成为了用户获取信息和购买商品的重要手段。然而，传统的基于内容和协同过滤的推荐模型往往忽视了用户在一个会话中的行为和上下文信息，而会话感知推荐模型则能够更好地利用会话信息来提升推荐性能。本文提出了一种基于图表示学习的会话感知推荐模型，通过将会话数据转化为图结构，并利用图卷积网络来学习用户和商品的表示，以提高推荐效果。实验结果表明，该模型在准确性和多样性上都优于传统的推荐算法。
关键词：推荐系统、会话感知、图表示学习、图卷积网络
1引言
个性化推荐系统已经成为了互联网时代用来解决信息过载问题和提高用户体验的重要手段。然而，传统的推荐算法往往只考虑用户个体的行为和兴趣，而忽视了一个用户在一个会话中的行为和上下文信息。例如，在一个购物会话中，用户可能连续浏览多个商品，而传统的推荐算法无法捕捉到这种会话行为的连贯性。会话感知的推荐模型则能够更好地利用会话信息来提升推荐性能。
2相关工作
目前，研究者们已经提出了多种会话感知的推荐模型。其中，基于序列模型的推荐模型是较为常见的一类。这些模型通过捕捉用户行为的时间顺序关系来提升推荐效果，例如RNN和LSTM模型。然而，这些方法往往忽略了用户行为之间的交互关系，即商品之间的关联性。为了更好地捕捉用户行为之间的关系，一些研究者提出了基于图表示学习的会话感知推荐模型。
3方法
3.1数据预处理
在构建会话感知的推荐模型时，首先需要将原始的会话数据转化为图结构。假设我们有N个用户和M个商品，那么可以构建一个N+M个节点的图，其中用户节点和商品节点分别代表用户和商品。如果一个用户在会话中浏览了一个商品，那么可以在图中添加一条从用户节点到商品节点的边。每个边可以带有时间戳等属性，用来表示用户行为的上下文信息。
3.2图表示学习
为了学习用户和商品的表示，我们采用了图卷积网络（GraphConvolutionalNetwork，GCN）来对构建的图进行学习。GCN是一种用于节点分类和链接预测的图神经网络模型，通过传播节点之间的信息来学习节点的表示。在我们的模型中，GCN用于学习用户和商品的表示，即节点的嵌入向量。
3.3会话感知推荐
在学习到用户和商品的表示后，我们可以使用这些表示来进行推荐。具体地，对于给定的用户节点，我们可以计算其与所有商品节点之间的相似度。根据相似度排序，我们可以为用户推荐与其最相似的商品。同时，我们还可以根据用户的会话行为，即用户在会话中浏览过的商品，来生成会话感知的推荐结果。例如，在用户浏览商品A后，模型可以推荐与商品A相似的商品B。
4实验结果
我们在一个真实的电商数据集上进行了实验，对比了我们的模型与传统的推荐算法。实验结果表明，基于图表示学习的会话感知推荐模型在准确性和多样性上都优于传统的推荐算法。这证明了我们模型的有效性和可行性。
5结论
本文提出了一种基于图表示学习的会话感知推荐模型，通过将会话数据转化为图结构，并利用图卷积网络来学习用户和商品的表示，以提高推荐效果。实验结果表明，该模型在准确性和多样性上都优于传统的推荐算法。未来的研究可以进一步探索如何将用户的社交关系和上下文信息融入到会话感知推荐模型中，以进一步提升推荐性能。