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全局-局部信息增强的捆绑列表推荐
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作者 杜云龙 卢敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第9期2866-2873,共8页
为解决捆绑列表推荐中会话兴趣表征不充分,以及预构建捆绑包不能根据会话动态兴趣进行个性化推荐的问题,提出一种全局-局部信息增强的捆绑列表生成网络。利用包含相对位置编码的时间加权多头注意力机制提取会话的全局信息,结合设计的多... 为解决捆绑列表推荐中会话兴趣表征不充分,以及预构建捆绑包不能根据会话动态兴趣进行个性化推荐的问题,提出一种全局-局部信息增强的捆绑列表生成网络。利用包含相对位置编码的时间加权多头注意力机制提取会话的全局信息,结合设计的多粒度深度可分离卷积融合会话的局部信息,通过自回归捆绑列表生成网络生成多样化的捆绑列表。在亚马逊数据集上进行广泛的实验,对生成捆绑包的大小进行分析,模型效果相比其它最优基准模型平均提升了15.19%。 展开更多
关键词 捆绑列表推荐 会话推荐 多头注意力机制 深度可分离卷积 相对位置编码 自回归模型 波束搜索
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