全局-局部信息增强的捆绑列表推荐

作     者：杜云龙 卢敏 DU Yun-long;LU Min

作者机构：中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学民航智慧机场理论与系统重点实验室天津300300 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2024年第45卷第9期

页      面：2866-2873页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：中央高校基本科研业务费项目中国民航大学专项基金项目(3122021090) 

主　　题：捆绑列表推荐 会话推荐 多头注意力机制 深度可分离卷积 相对位置编码 自回归模型 波束搜索 

摘      要：为解决捆绑列表推荐中会话兴趣表征不充分,以及预构建捆绑包不能根据会话动态兴趣进行个性化推荐的问题,提出一种全局-局部信息增强的捆绑列表生成网络。利用包含相对位置编码的时间加权多头注意力机制提取会话的全局信息,结合设计的多粒度深度可分离卷积融合会话的局部信息,通过自回归捆绑列表生成网络生成多样化的捆绑列表。在亚马逊数据集上进行广泛的实验,对生成捆绑包的大小进行分析,模型效果相比其它最优基准模型平均提升了15.19%。