KDD20 | 解决基于图神经网络的会话推荐中的信息损失

论文专栏： 图神经网络在推荐系统中的应用论文解读者： 北邮 GAMMA Lab 硕士生 王浩题目： 解决基于图神经网络的会话推荐存在的信息损失问题会议： KDD 2020论文地址： https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3394486.3403170推荐理由： 这篇论文提出了目前在使用图神经网络方法来解决基于会话的推荐问题时所存在的两个信息缺失问题并建立一个没有信息丢失问题的模型，在三个公共数据集上优于最先进的模型。1 引言在许多在线服务中，用户的行为自然是按时间排序的。为了预测用户未来的行为，下一项（next-item）推荐系统通过从用户的历史行为中挖掘序列模式来学习用户的偏好。基于会话的推荐是下一项推荐的特殊情况。与一般的下一项推荐系统使用固定数量的前n项来预测下一项 ………………………………