基于類別圖增強(qiáng)算法的融合異構(gòu)數(shù)據(jù)會(huì)話推薦分析

• 為了提高融合異構(gòu)數(shù)據(jù)會(huì)話推薦效率，設(shè)計(jì)了一種通過(guò)類別圖來(lái)實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)效果的推薦算法。在融合層內(nèi)融合物品與類別表征結(jié)果，確保物品表征中包含類別數(shù)據(jù)；根據(jù)注意力機(jī)制建立全局表征，再通過(guò)局部表征建立最終表示；通過(guò)預(yù)測(cè)層計(jì)算各候選對(duì)象推薦參數(shù)。研究結(jié)果表明：設(shè)計(jì)得到的CaSe4SR模型對(duì)各類數(shù)據(jù)集都表現(xiàn)出了最優(yōu)推薦性能，CaSe4SR-W模型表現(xiàn)出了比Concat與CaSe4SR兩種模型更差的性能，推斷類別信息需結(jié)合物品信息共同建模，需根據(jù)物品參數(shù)才可以發(fā)揮信息補(bǔ)充功能。
• 關(guān)鍵字： 202308  會(huì)話推薦  類別圖增強(qiáng)算法  異構(gòu)數(shù)據(jù)  全局表征