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基于ASP的Session对象在高校就业网设计中的应用 被引量:2
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作者 谭呈祥 黄成荣 李昭志 《南宁师范高等专科学校学报》 2008年第2期80-82,共3页
学生就业工作是高校教育和管理工作的重要内容,随着高校学生就业难度的加大和单位需求更新速度的加快,传统的手工统计已经不能适应高校就业信息管理要求,利用网络技术及时更新查询就业数据是有效进行高校就业信息管理的手段。解决高校... 学生就业工作是高校教育和管理工作的重要内容,随着高校学生就业难度的加大和单位需求更新速度的加快,传统的手工统计已经不能适应高校就业信息管理要求,利用网络技术及时更新查询就业数据是有效进行高校就业信息管理的手段。解决高校就业信息手工操作的缺点,结合高校学生就业网设计,介绍了Session对象的属性,分析该对象的具体应用。 展开更多
关键词 session对象 就业网 页面 属性
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Security Analysis of Application Layer Protocols on Wireless Local Area Networks 被引量:1
2
作者 杨明豪 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2011年第5期586-592,共7页
This paper aims at analyzing the security issues that lie in the application layer (AL) protocols when users connect to the Internet via a wireless local area network (WLAN) through an access point. When adversaries l... This paper aims at analyzing the security issues that lie in the application layer (AL) protocols when users connect to the Internet via a wireless local area network (WLAN) through an access point. When adversaries launch deauthentication flood attacks cutting users' connection, the connection managers will automatically research the last access point's extended service set identifier (ESSID) and then re-establish connection. However, such re-connection can lead the users to a fake access point with the same ESSID set by attackers. As the attackers hide behind users' access points, they can pass AL's authentication and security schemes, e.g. secure socket layer (SSL). We have proved that they can even spy on users' account details, passwords, data and privacy. 展开更多
关键词 man-in-the-middle (MITM) attacks session hijacking wireless local area network (WLAN)
原文传递
Performance of Multirate Multicast in Distributed Network
3
作者 Soumen Kanrar Mohammad Siraj 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2010年第6期554-562,共9页
The number of Internet users has increased very rapidly due to the scalability of the network. The users demand for higher bandwidth and better throughput in the case of on demand video, or video conference or any rea... The number of Internet users has increased very rapidly due to the scalability of the network. The users demand for higher bandwidth and better throughput in the case of on demand video, or video conference or any real time distributed network system. Performance is a great issue in any distributed networks. In this paper we have shown the performance of the multicast groups or clusters in the distributed network system. In this paper we have shown the performance of different users or receivers belongs to the multicast group or cluster in the distributed network, transfer data from the source node with multirate multicast or unirate multicast by considering packet level forwarding procedure in different sessions. In this work we have shown that how the throughput was effected when the number of receiver increase. In this work we have considered the different types of queue such as RED, Fair queue at the junction node for maintaining the end to end packet transmission. In this work we have used various congestion control protocol at the sender nodes. This paper we have shown the performance of the distributed cluster network by multirate multicast. 展开更多
关键词 THROUGHPUT PERFORMANCE Distributed network Cluster MULTICAST session MULTIRATE MULTICAST QUEUE
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基于双图神经网络的会话推荐算法
4
作者 李忠伟 吴金燠 +2 位作者 刘昕 周洁 李可一 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期23-29,共7页
针对现有会话推荐算法缺乏对属性信息利用的问题,提出一种基于双图神经网络的会话推荐算法(SR-DGNN)。分别构建会话图和全局相似图学习项目的时序特征和内容特征表示,设计相似度图卷积网络(S-GCN)对全局相似图进行建模。设计基于注意力... 针对现有会话推荐算法缺乏对属性信息利用的问题,提出一种基于双图神经网络的会话推荐算法(SR-DGNN)。分别构建会话图和全局相似图学习项目的时序特征和内容特征表示,设计相似度图卷积网络(S-GCN)对全局相似图进行建模。设计基于注意力机制的融合策略对项目的特征表示进行聚合,获取会话的全局表示。综合考虑用户的长期和短期兴趣,预测用户偏好。在KKBOX和MIND两个数据集上进行了大量实验,实验结果表明,所提模型优于现有基准模型。 展开更多
关键词 推荐系统 会话推荐 图神经网络 会话图 全局相似图 相似度图卷积网络 注意力机制
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结合图同构和混合阶残差门控图神经网络的会话推荐 被引量:1
5
作者 王永贵 于琦 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第2期502-512,共11页
基于会话推荐的目的是依据当前会话的先前动作来预测用户的下一个动作。针对现有基于图神经网络的会话推荐模型存在的不足之处,提出一种结合图同构和混合阶残差门控图神经网络的会话推荐模型(GIHR-GNN)。使用图同构网络聚合相邻项目的... 基于会话推荐的目的是依据当前会话的先前动作来预测用户的下一个动作。针对现有基于图神经网络的会话推荐模型存在的不足之处,提出一种结合图同构和混合阶残差门控图神经网络的会话推荐模型(GIHR-GNN)。使用图同构网络聚合相邻项目的特征向量,有效融合全局和局部信息,解决图神经网络善于捕获节点之间的局部连接而忽略全局信息的问题,并通过门控融合函数聚合用户的长短期兴趣以更好地捕捉用户兴趣的动态变化。使用混合阶门控图神经网络对位置嵌入向量进行处理以捕获用户长时间后重新交互所反映出的用户意图,并在此基础之上添加残差模块,解决深层网络的退化问题。将未去噪和去噪后的用户长期兴趣表示进行对比学习,缓解了数据稀疏和噪声干扰的问题。在Tmall和RetailRocket两个数据集上进行多次实验,并与先进基线模型进行比较,结果表明该模型在Tmall数据集上P@20指标和MRR@20指标至少提升了3.26%和10.33%,在RetailRocket数据集上P@20指标和MRR@20指标至少提升了0.55%和2.57%,证明了GIHR-GNN模型的有效性。 展开更多
关键词 会话推荐 图同构网络 混合阶残差门控图神经网络 对比学习
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Automatic Service Discovery of IP Cameras over Wide Area Networks with NAT Traversal
6
作者 Chien-Min Ou Wei-De Wu 《Advances in Internet of Things》 2012年第2期23-36,共14页
A novel framework for remote service discovery and access of IP cameras with Network address Translation (NAT) traversal is presented in this paper. The proposed protocol, termed STDP (Service Trader Discovery Protoco... A novel framework for remote service discovery and access of IP cameras with Network address Translation (NAT) traversal is presented in this paper. The proposed protocol, termed STDP (Service Trader Discovery Protocol), is a hybrid combination of Zeroconf and SIP (Session Initial Protocol). The Zeroconf is adopted for the discovery and/or publication of local services;whereas, the SIP is used for the delivery of local services to the remote nodes. In addition, both the SIP-ALG (Application Layer Gateway) and UPnP (Universal Plug and Play)-IGD (Internet Gateway Device) protocols are used for NAT traversal. The proposed framework is well-suited for high mobility applications where the fast deployment and low administration efforts of IP cameras are desired. 展开更多
关键词 IP Camera (IP CAM) network ADDRESS TRANSLATION (NAT) session Initial Protocol (SIP)
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基于图神经网络和用户长短期偏好的会话推荐
7
作者 卢官明 柯润宇 +2 位作者 卢峻禾 丁佳伟 魏金生 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期77-85,共9页
针对现有的会话推荐方法没有考虑用户长期偏好以及不同项目之间相关性的问题,提出了一种基于图神经网络和用户长短期偏好的会话推荐模型(GNN⁃LSTUP)。首先,基于所有会话构建全局会话图,通过融入相关性编码的图神经网络和注意力机制来挖... 针对现有的会话推荐方法没有考虑用户长期偏好以及不同项目之间相关性的问题,提出了一种基于图神经网络和用户长短期偏好的会话推荐模型(GNN⁃LSTUP)。首先,基于所有会话构建全局会话图,通过融入相关性编码的图神经网络和注意力机制来挖掘用户长期偏好;然后,通过构建局部会话图并利用图神经网络和注意力机制来捕捉用户短期偏好;最后,通过求和池化操作融合用户长、短期偏好,以便更准确地预测用户下一次交互行为。在Diginetica、Tmall和Nowplaying数据集上进行了实验,结果表明,提出的GNN⁃LSTUP在Diginetica数据集上取得的P@20和MRR@20分别为54.19%和18.94%,在Tmall数据集上取得的P@20和MRR@20分别为34.68%和16.96%,在Nowplaying数据集上取得的P@20和MRR@20分别为23.32%和8.62%,优于其他已有的会话推荐模型。 展开更多
关键词 会话推荐 图神经网络 用户偏好 相关性
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Enhancing Smart Grid with Session-Oriented Communication System to Truly Support Reliability and Robustness
8
作者 Augusto V. Neto Helber W. da Silva +5 位作者 Eduardo C. Cerqueira Jose Neuman de Souza Luci Pirmez Danielo G. Gomes Flavia C. Delicato Rui L. Aguiar 《Smart Grid and Renewable Energy》 2012年第4期260-265,共6页
Environmental sustainability issues and the costs of new power generation and transmission have increased the interest in evolving current power grid to new technologies. The Smart Grid is a promising technology, sinc... Environmental sustainability issues and the costs of new power generation and transmission have increased the interest in evolving current power grid to new technologies. The Smart Grid is a promising technology, since it allows a distributed computing approach with potentials for self-diagnosing/-healing, reliable multi-user communication and fast hard real-time control. However, the missing standardization associated with heterogeneity of legacy systems and wide-area service demands, makes very challenging to adopt Smart Grid in a cost-effective way. By considering this, we propose the Session-Oriented Communication System (SOCSys) to overcome the above issues by enhancing Smart Grid with truly reliable and robust capabilities over heterogeneous environments. SOCSys achieves this goal by orchestrating session-control with innovative network-centric facilities operating over a wireless mesh Information Network compliant with IEEE 802.11e/s standard. The simulation results show that SOCSys improved network performance in terms of bandwidth utilization and minimization of delay, while consuming low network resources. Graphical analyses showed that SOCSys supported multimedia sessions with excellent quality, where it outperforms the experiments with regular settings. 展开更多
关键词 Smart Grid session Control Quality of Service IP MULTICAST Wireless MESH networks
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融合全局和属性信息的双图神经网络会话推荐
9
作者 杨兴耀 齐正 +3 位作者 张祖莲 于炯 陈嘉颖 王东晓 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期770-778,共9页
为解决现有会话推荐未利用项目的额外属性信息,以及忽略全局项目之间交互问题,提出一种融合全局和属性信息的双图神经网络会话推荐模型。在会话序列中捕获项目显式和隐式信息,将项目之间的交互关系构建成全局图和属性图,在全局图中利用... 为解决现有会话推荐未利用项目的额外属性信息,以及忽略全局项目之间交互问题,提出一种融合全局和属性信息的双图神经网络会话推荐模型。在会话序列中捕获项目显式和隐式信息,将项目之间的交互关系构建成全局图和属性图,在全局图中利用一个门控机制捕获显式信息,在属性图中将一个自注意力机制嵌入到图注意力网络中学习项目隐式信息。利用池化操作将两种信息融合,根据最终嵌入计算预测评分。实验结果表明,模型在3个公开数据集Diginetica、Tmall和30Music上的精确度和平均倒数排名优于新近基线模型,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 推荐系统 会话推荐 图神经网络 注意力机制 门控机制 图注意力网络 自注意力机制
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融合时间驻留信息的图神经网络会话推荐
10
作者 孙克雷 孙孜博 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2025年第1期1-8,共8页
目的现有的基于图神经网络(GNN)的推荐方法忽略了会话中有价值用户在项目上的时间驻留信息,无法解决用户无意识点击带来的影响,同时忽略图神经网络中隐藏因素的表达能力,针对以上问题,提出一种融合时间驻留信息的图神经网络会话推荐模型... 目的现有的基于图神经网络(GNN)的推荐方法忽略了会话中有价值用户在项目上的时间驻留信息,无法解决用户无意识点击带来的影响,同时忽略图神经网络中隐藏因素的表达能力,针对以上问题,提出一种融合时间驻留信息的图神经网络会话推荐模型(Graph Neural Network Session-based Recommendation Based on Fusion of Time Resident Information,TRGNN)。方法首先,对用户在各个项目上的驻留时间信息进行处理,通过时间图神经网络得到时间特征;其次,应用多头注意力机制增强因素的表达能力更好地提取项目特征,TRGNN将时间特征与项目特征进行融合得到最终特征,通过注意力网络得到全局上下文和局部上下文;最后,通过预测层得到最终推荐结果。结果在Diginetica和Yoochoose两个真实数据集上进行对比实验,实验结果表明:相较于最优基线模型,本模型在Mrr@20评价指标下分别提升了1.57%和3.30%,在Recall@20指标下分别提升了1.10%和0.66%。结论本模型实现了更好的推荐效果,能更好地挖掘隐藏信息,充分应用时间特征和项目隐藏特征来提高推荐准确率,降低用户误触对推荐准确率的影响。 展开更多
关键词 推荐系统 会话推荐 驻留时间网络 注意力机制 图神经网络
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面向会话推荐的目标感知自注意网络
11
作者 冯健 韩惊洲 +1 位作者 陈少剑 刘心正 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第11期271-276,284,共7页
基于会话推荐旨在于匿名会话下预测用户的行为。已有的工作缺乏体现用户兴趣的动态性、用户意图及捕获物品之间局部和全局依赖关系的统一性。为此,提出一种新的面向会话推荐的目标感知自注意网络。该文结合自注意力网络捕获物品间的全... 基于会话推荐旨在于匿名会话下预测用户的行为。已有的工作缺乏体现用户兴趣的动态性、用户意图及捕获物品之间局部和全局依赖关系的统一性。为此,提出一种新的面向会话推荐的目标感知自注意网络。该文结合自注意力网络捕获物品间的全局依赖关系,利用图神经网络捕获物品间的复杂转换模式;通过引入动态兴趣模块建模用户对不同目标物品的兴趣变化,建模用户兴趣的动态性,并捕获用户行为背后的意图特征;结合动态兴趣表示及用户特征表示,获取动态的会话表示,进行后续的预测。在两个真实数据集上的实验结果证明了所提模型相比基线方法有所提升。 展开更多
关键词 会话推荐 自注意力 图神经网络 目标感知
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融合多层图与分类信息的双意图会话推荐 被引量:1
12
作者 刘超 王中迪 +1 位作者 余岩化 朱军 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第4期1058-1064,共7页
针对现有会话推荐系统存在的会话间信息挖掘不够充分、会话间聚合信息冗余和辅助信息未与会话特征相结合的问题,提出融合多层图与分类信息的双意图会话推荐模型(SRIMC)。首先,根据会话序列,构建局部会话图、会话关系图和全局项目图,通... 针对现有会话推荐系统存在的会话间信息挖掘不够充分、会话间聚合信息冗余和辅助信息未与会话特征相结合的问题,提出融合多层图与分类信息的双意图会话推荐模型(SRIMC)。首先,根据会话序列,构建局部会话图、会话关系图和全局项目图,通过图神经网络(GNN)学习得到局部会话特征、会话关系特征和全局项目会话特征,并将上述特征结合获得α意图;其次,基于替换先验分布为β分布的贝叶斯分布整合分类信息与会话长度信息,获得β意图;最后,将α和β意图融合进行预测。在五个公开数据集上的实验结果表明,SRIMC的P@20提升了1.23%~51.78%,MRR@20提升了2.87%~80.87%,证明了模型利用多层会话信息与分类信息捕获用户意图的有效性。 展开更多
关键词 会话推荐 多层信息 图神经网络 分类信息 双意图
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基于深度学习的多会话协同攻击加密流量检测技术研究 被引量:3
13
作者 周成胜 孟楠 +1 位作者 赵勋 邱情芳 《信息安全研究》 北大核心 2025年第1期66-73,共8页
恶意加密攻击流量检测是当前网络安全领域的一项重要研究课题.攻击者利用多会话的加密流量实现多阶段协同攻击正在成为一种发展趋势.分析了目前主流恶意加密流量检测方法存在的问题,提出一种面向多会话协同攻击场景的恶意加密流量检测方... 恶意加密攻击流量检测是当前网络安全领域的一项重要研究课题.攻击者利用多会话的加密流量实现多阶段协同攻击正在成为一种发展趋势.分析了目前主流恶意加密流量检测方法存在的问题,提出一种面向多会话协同攻击场景的恶意加密流量检测方法.该方法通过提取多会话特征数据并转换为图像,利用深度学习方法在图像识别领域的优势,将加密流量识别问题转换为图像识别问题,从而间接实现了恶意加密流量检测.基于实验数据的初步测试结果验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 深度学习 加密流量 多会话 协同攻击 网络安全
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基于增强图神经网络的特征融合会话推荐方法 被引量:1
14
作者 袁凤源 梅红岩 +1 位作者 温民伟 白杨 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期546-553,共8页
针对现有会话推荐方法过于依赖局部特征的交互提取,忽略全局特征的关联性,导致会话上下文信息丢失的问题,提出一种基于增强图神经网络的特征融合会话推荐方法(FFSR-EGNN)。引入卷积单元到图神经网络中,更有效捕获不同层次的局部特征,采... 针对现有会话推荐方法过于依赖局部特征的交互提取,忽略全局特征的关联性,导致会话上下文信息丢失的问题,提出一种基于增强图神经网络的特征融合会话推荐方法(FFSR-EGNN)。引入卷积单元到图神经网络中,更有效捕获不同层次的局部特征,采用潜在语义分析方法构建会话-项目矩阵提取会话的全局特征,利用注意力机制自适应地学习局部和全局特征,使模型能够根据特征节点的关联性调整、增强节点间的重要信息传递。通过线性部件将局部和全局特征进行融合,生成最终的语义表示和预测概率用于推荐任务。在Diginetica和Yoochoose数据集上实验,其结果表明,所提方法推荐性能优于现有主流推荐方法。 展开更多
关键词 会话 推荐系统 深度学习 机器学习 图神经网络 特征融合 会话推荐
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使用意图推理网络进行基于会话的新项目推荐
15
作者 李鹏程 孙福振 +2 位作者 张志伟 孙秀娟 王绍卿 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第10期2787-2794,共8页
针对目前基于图神经网络会话推荐的意图难以捕捉和新项目表示不充分问题,提出一种使用意图推理网络进行基于会话的新项目推荐模型。该模型从会话角度捕捉项目间的多级关系生成多级用户意图,同时捕获用户在分类数据上的偏好,将两者结合... 针对目前基于图神经网络会话推荐的意图难以捕捉和新项目表示不充分问题,提出一种使用意图推理网络进行基于会话的新项目推荐模型。该模型从会话角度捕捉项目间的多级关系生成多级用户意图,同时捕获用户在分类数据上的偏好,将两者结合得到用户意图表示。通过基于元学习的新项目表示层学习旧项目获取元知识,并根据新项目属性信息表示新项目嵌入。将用户意图嵌入与新项目嵌入的点积进行归一化得到每个新项目的得分,将得分较高的新项目推荐给用户。实验结果表明所提出模型在Amazon G&GF和Yelpsmall两个数据集上P@20和MRR@20比最优基线算法分别提升22.6%、76.1%和14.5%、8.5%。 展开更多
关键词 会话推荐 图神经网络 意图推理 注意力 元学习 数据分布 新项目推荐
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UniRec:融合项目表示一致性信息的会话推荐模型 被引量:1
16
作者 翟雨欣 彭敦陆 朱金玲 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第4期856-862,共7页
会话推荐是根据匿名的交互序列预测下一个商品的任务.基于用户历史行为准确建模用户的下一个动作对提高推荐性能至关重要.近些年,许多研究者使用对比学习来改进向量的表示以提高建模的准确性.但现有的基于对比学习的方法大多数都涉及复... 会话推荐是根据匿名的交互序列预测下一个商品的任务.基于用户历史行为准确建模用户的下一个动作对提高推荐性能至关重要.近些年,许多研究者使用对比学习来改进向量的表示以提高建模的准确性.但现有的基于对比学习的方法大多数都涉及复杂的建模过程,过度依赖于模型结构,从而忽视了优化项目表示空间的重要性.为此,本文提出了一种融合项目表示一致性信息与会话信息的会话推荐模型(UniRec).模型通过构建位置感知图来提取细粒度的全局级信息,并利用图注意力网络(GAT)学习项目间成对的过渡关系捕获会话级信息,引入额外的损失函数关注项目表示空间的一致性.最后,使用融合函数获得最终项目表示预测出下一个可能交互的item.在3个真实数据集上的对比实验结果表明,相对基线模型,本文所提模型在P@20、MRR@20等指标上具有一定的提升. 展开更多
关键词 基于会话的推荐系统 一致性信息 对比学习 图神经网络
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结合序列依赖与全局信息的会话推荐方法
17
作者 曹家伟 段汶君 +1 位作者 孙倩 袁卫华 《软件导刊》 2025年第1期1-8,共8页
会话推荐旨在根据当前匿名行为序列预测下一个最可能的交互项目,研究的关键问题之一是如何利用项目的序列信息对匿名用户进行有效推荐。针对现有会话推荐方法未充分考虑序列依赖信息与来自其他会话的全局信息等问题,提出一种结合序列依... 会话推荐旨在根据当前匿名行为序列预测下一个最可能的交互项目,研究的关键问题之一是如何利用项目的序列信息对匿名用户进行有效推荐。针对现有会话推荐方法未充分考虑序列依赖信息与来自其他会话的全局信息等问题,提出一种结合序列依赖与全局信息的会话推荐方法SDGI。该方法通过卷积时间感知的门控循环单元网络学习项目间的序列依赖关系,借助图神经网络构建局部与全局图以获取全局项目转移信息。为解决偏差与过拟合问题,引入一种结合门控机制的轻量级图卷积网络层获得全局级项目嵌入,并应用焦点损失函数处理正负样本不平衡问题。在Diginetica、Tmall、Yoochoose 3个公共数据集上与12种基线方法进行比较,实验结果表明,SDGI的性能相较基线方法有较大提升,结合序列依赖与全局信息能有效提高会话推荐性能。 展开更多
关键词 推荐系统 会话推荐 图神经网络 序列依赖
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融合全局信息的复合兴趣表示学习会话推荐
18
作者 薛程元 张东 李冠宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第9期2465-2472,共8页
为深入挖掘全局层面上的项目间隐藏关联信息和会话层面的兴趣信息,提高推荐系统的准确性,提出了一种新颖的会话推荐模型CISR。在全局层面,CISR通过构建全局项目关系图并利用传播机制,有效学习会话间的隐藏关联信息,从而更全面地理解项... 为深入挖掘全局层面上的项目间隐藏关联信息和会话层面的兴趣信息,提高推荐系统的准确性,提出了一种新颖的会话推荐模型CISR。在全局层面,CISR通过构建全局项目关系图并利用传播机制,有效学习会话间的隐藏关联信息,从而更全面地理解项目间的相互影响和关系。在会话层面,CISR结合注意力机制与项目位置编码,学习并整合位置兴趣表示、层级兴趣表示和消极兴趣表示,形成复合兴趣表示,以捕捉用户在会话过程中的兴趣变化。实验结果表明,CISR模型在真实数据集上的性能显著优于其它基线方法,展现了其在会话推荐任务中的优越性和有效性。 展开更多
关键词 推荐系统 会话推荐 图神经网络 注意力机制 多头注意力 反向位置嵌入 全局项目关系图
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融合情感的异构图神经网络音乐会话推荐算法
19
作者 卢振业 杜玉晓 《自动化与信息工程》 2025年第3期9-16,共8页
针对匿名用户或新用户因缺少历史数据,仅根据当前会话进行音乐推荐方式单一、未考虑情感因素影响用户选择等问题,提出融合情感的异构图神经网络音乐会话推荐算法。该算法根据所有用户的历史数据和当前会话构造基于图神经网络的会话推荐... 针对匿名用户或新用户因缺少历史数据,仅根据当前会话进行音乐推荐方式单一、未考虑情感因素影响用户选择等问题,提出融合情感的异构图神经网络音乐会话推荐算法。该算法根据所有用户的历史数据和当前会话构造基于图神经网络的会话推荐,结合音乐情感因素,为匿名用户或新用户推荐更加准确的音乐。实验结果表明,在Nowplaying数据集上,该算法与次优的基于图神经网络的会话推荐算法相比,P@20提高了2.1%,MRR@20提高了6.8%,有效提升了算法推荐性能。 展开更多
关键词 会话推荐 异构图神经网络 音乐情感 匿名用户推荐
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融合序列特征的用户会话兴趣预测模型
20
作者 吴彦文 徐景琛 +2 位作者 葛迪 刘智 邓云泽 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第9期270-277,共8页
由于会话中天然存在时序特征,传统的会话模型因此都是围绕该特征来展开,但对序列间顺序无关特征的挖掘缺少关注。针对这种情况,提出一种融合了会话中的两大序列特征的推荐模型。在顺序依赖模型中利用Bi-LSTM和注意力机制获取该段会话中... 由于会话中天然存在时序特征,传统的会话模型因此都是围绕该特征来展开,但对序列间顺序无关特征的挖掘缺少关注。针对这种情况,提出一种融合了会话中的两大序列特征的推荐模型。在顺序依赖模型中利用Bi-LSTM和注意力机制获取该段会话中的用户同质兴趣特征表示;在顺序无关依赖模型中通过多层感知机、残差网络和注意力机制去捕捉会话间的用户异质兴趣特征表示;通过融合这两种兴趣特征表示去预测用户的下一点击项。实验结果表明,该模型相比次优模型在Yoochoose数据集上P@20最高提升0.88百分点,MRR@20提升0.41百分点,在Diginetica数据集上MRR@20提升0.15百分点。 展开更多
关键词 用户兴趣预测 会话推荐 顺序依赖 顺序无关依赖 注意力网络 Bi-LSTM
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