SR-GNN通过将序列化的问题转换为图的问题,对所有的会话序列通过有向图进行建模,然后通过图神经网络(GNN)来学习每个item的隐向量表示,进而通过一个注意力网络(Attention Network)架构模型来捕捉用户的短期兴趣,以达到捕获长期与短期兴趣共存的向量表示。
PaddlePaddle于近期开源了基于会话(session-based)的推荐系统模型(SR-GNN)。 相较于之前通过循环神经网络(RNN)来对会话进行序列化建模导致的不能够得到用户的精确表征以及忽略了items中复杂的转换特性,SR-GNN通过将序列化的问题转换为图的问题,对所有的会话序列通过有向图进行建模,然后通过图神经网络(GNN)来学习每个ite...
这种方法被称为Shift-Robust GNN(SR-GNN),从名字上不难看出,这个方法的目的就是要让问题域发生变化和迁移时,模型依然保持高稳健性,降低性能下降。 研究人员在半监督学习的常见GNN基准数据集上,用有偏见的训练数据集进行的各种实验中,验证了SR-GNN的有效性,实验表明,SR-GNN在准确性上优于其他GNN基准,将有偏见的...
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SR-GNN模型明显优于一些最先进的基于会话的推荐方法。 项目地址:https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/gnn 应用背景 随着互联网上信息量的快速增长,推荐系统能够帮助用户缓解信息过载的问题,进而有效帮助用户在众多Web应用程序中(比如:搜索、电子商务、媒体流网站等)选择自己感兴趣的信息。大多...
SR-GNN模型明显优于一些最先进的基于会话的推荐方法。 项目地址:https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/gnn 随着互联网上信息量的快速增长,推荐系统能够帮助用户缓解信息过载的问题,进而有效帮助用户在众多Web应用程序中(比如:搜索、电子商务、媒体流网站等)选择自己感兴趣的信息。大多数现有的...