【摘 要】
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随着互联网的迅猛发展,人们普遍面临的信息过载问题日益严重。推荐系统的存在降低了用户获取有效信息的成本,提高了广大用户的上网体验,缓解了信息过载问题。基于会话的推荐系统是现代推荐系统的一个重要分支,其目的是根据匿名用户在一个会话内的行为序列（如商品点击序列）,预测用户下一个点击的商品。随着对会话推荐问题研究的不断深入,许多不同的解决方法被提了出来。现有方法都是从相邻的多条会话序列中挖掘相似的用户行为
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随着互联网的迅猛发展,人们普遍面临的信息过载问题日益严重。推荐系统的存在降低了用户获取有效信息的成本,提高了广大用户的上网体验,缓解了信息过载问题。基于会话的推荐系统是现代推荐系统的一个重要分支,其目的是根据匿名用户在一个会话内的行为序列（如商品点击序列）,预测用户下一个点击的商品。随着对会话推荐问题研究的不断深入,许多不同的解决方法被提了出来。现有方法都是从相邻的多条会话序列中挖掘相似的用户行为模式,通过融合邻居会话信息来辅助当前会话推荐。尽管现有方法都取得了较好的推荐效果,但仍然存在着三个局限性:（1）现有方法没有在当前会话中考虑用户行为模式的多样性,无法挖掘到会话内部的深度序列特征;（2）现有方法对于邻居会话之间的信息融合方式存在缺陷,没有对有益信息和有害信息进行区分;（3）现有方法融合当前会话和邻居会话两个层次信息的方式过于简单。为了解决上述的三个局限性,本文基于自注意力机制,提出了一个对当前会话信息和邻居会话信息联合建模的层次化信息融合框架。该框架包括以下三个模块:（1）局部会话建模单元,该模块使用自注意力模块和局部关系聚合模块分别捕获会话内部的全局性特征和局部性特征,对用户意图进行多角度建模;（2）邻居会话建模单元,该模块先使用余弦相似度查找邻居会话向量,再通过基于相似性阈值生成的自适应信息编码区分有益信息和有害信息,最后通过自注意力模块融合邻居会话信息;（3）跨会话融合单元,该模块对两个层次的信息进行双向协同融合,进一步提升模型推荐性能。在实验部分,本文在三个大规模真实数据集上将所设计模型与前沿基线模型进行了丰富的对比实验,并通过分析实验结果验证了模型的可行性和有效性。
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