本文是基于session的,利用主题模型学出不同session的主题分布(隐式);

利用session的主题分布计算出目标session的邻居session(利用主题向量进行计算);

目标session中的物品可以构造graph;目标session+邻居中的物品可以一起构造hypergraph;

以上两个graph可以分别表征item,然后融合到一起

最后利用融合后的item表征,进一步推导目标session表征,最后基于session表征和物品表征之间的关系,做物品推荐。

 



留言

登录 请先登陆, 再留言!