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基于会话的结合全局潜在信息的图神经网络推荐模型
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于会话的结合全局潜在信息的图神经网络推荐模型

    • Global potential information combined graph neural networks for session-based recommendation

    • “在推荐系统领域，专家提出了结合全局信息的图神经网络模型，有效提升推荐准确率，为会话推荐研究提供新方向。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2023年53卷第10期 页码：2964-2972
    • 作者机构：

      1.吉林大学 计算机科学与技术学院， 长春 130012

      2.吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室， 长春 130012

      3.东北师范大学 信息科学与技术学院， 长春 130117

    • 作者简介：

      董立岩（1966-），男，教授，博士.研究方向：人工智能，数据挖掘. E-mail： dongly@jlu.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(61872164);吉林省科技发展计划项目(20190302032GX)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211335    

      中图分类号： TP301.6

    • 收稿：2021-12-06，

      纸质出版：2023-10-01

    移动端阅览

  • 董立岩,梁伟业,王越群等.基于会话的结合全局潜在信息的图神经网络推荐模型[J].吉林大学学报（工学版）,2023,53(10):2964-2972. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211335.

    DONG Li-yan,LIANG Wei-ye,WANG Yue-qun,et al.Global potential information combined graph neural networks for session-based recommendation[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2023,53(10):2964-2972. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211335.

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