- 為了提高融合異構數據會話推薦效率，設計了一種通過類別圖來實現增強效果的推薦算法。在融合層內融合物品與類別表征結果，確保物品表征中包含類別數據；根據注意力機制建立全局表征，再通過局部表征建立最終表示；通過預測層計算各候選對象推薦參數。研究結果表明：設計得到的CaSe4SR模型對各類數據集都表現出了最優推薦性能，CaSe4SR-W模型表現出了比Concat與CaSe4SR兩種模型更差的性能，推斷類別信息需結合物品信息共同建模，需根據物品參數才可以發揮信息補充功能。
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202308 會話推薦 類別圖增強算法 異構數據 全局表征
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