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基于类别图增强算法的融合异构数据会话推荐分析

• 为了提高融合异构数据会话推荐效率，设计了一种通过类别图来实现增强效果的推荐算法。在融合层内融合物品与类别表征结果，确保物品表征中包含类别数据；根据注意力机制建立全局表征，再通过局部表征建立最终表示；通过预测层计算各候选对象推荐参数。研究结果表明：设计得到的CaSe4SR模型对各类数据集都表现出了最优推荐性能，CaSe4SR-W模型表现出了比Concat与CaSe4SR两种模型更差的性能，推断类别信息需结合物品信息共同建模，需根据物品参数才可以发挥信息补充功能。
• 关键字：202308会话推荐类别图增强算法异构数据全局表征