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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

Conversational Recommendation Based on Graph Neural Network Model with Dual Attention Mechanism

verfasst von : Xiaomei Zhang, Wansu Liu, Wei Zhou

Erschienen in: Communications, Signal Processing, and Systems

Verlag: Springer Nature Singapore

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Abstract

For the session recommendation scenario, user behaviors in the same session are intrinsically related, and the context information of user session behavior is introduced into the session, and the behavior in the session is modeled. Introducing a dual attention mechanism, assigning different weights to user input behavior data, constructing a model, and conducting experiments on two public datasets. Compared with the benchmark model, this model has improved in various evaluation indices, proving its effectiveness.

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Literatur
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Hidasi B, Quadrana M, Karatzoglou A et al (2019) Parallel recurrent neural network architectures for feature rich session-based recommendations. In: ACM conference on recommender systems. ACM, pp 241–248
Metadaten
Titel
Conversational Recommendation Based on Graph Neural Network Model with Dual Attention Mechanism
verfasst von
Xiaomei Zhang
Wansu Liu
Wei Zhou
Copyright-Jahr
2024
Verlag
Springer Nature Singapore
Buch
Communications, Signal Processing, and Systems

Print ISBN: 978-981-9975-55-6

Electronic ISBN: 978-981-9975-02-0

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-99-7502-0_29

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