隐蔽地利用跨会话信息进行基于会话的推荐
摘要：基于DRL的DEISI模型用于解决早期基于GNN的SBR模型中的性能瓶颈问题。DEISI通过在因素级别上区分不同类型的跨会话依赖关系，并引入稳定性度量作为加权跨会话依赖关系的新指标，以解决增加跨会话信息可能引起的干扰问题。同时，CL用于提高模型的鲁棒性。对三个数据集进行的大量实验显示，DEISI模型相比于现有模型具有更优越的性能。
作者：Zihan Wang and Gang wu and Haotong Wang
论文ID：2304.08894
分类：Information Retrieval
分类简称：cs.IR
提交时间：2023-04-19