多维共享表示学习网络

会话推荐精度大幅提升

同时在序列位置和物品权重两个维度上提取特征,通过图融合与注意力机制生成高质量的物品表示,突破了现有模型单一特征提取的局限。

陈晨 · 宋彬 · 郭洁 · Tong, Zhang

Information Fusion 2023

技术优势

同时抓序列和权重

双流架构中,Transformer流保留序列位置信息,GAT流学习物品间权重,两种特征互补融合,解决单一特征提取的缺陷。

准确率大幅领先

在多个数据集上的实验表明,该方法推荐准确率大幅超过现有最先进方案。

应用场景