融合多层图与分类信息的双意图会话推荐

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摘 要：针对现有会话推荐系统存在的会话间信息挖掘不够充分、会话间聚合信息冗余和辅助信息未与会话特征相结合的问题，提出融合多层图与分类信息的双意图会话推荐模型（SRIMC）。首先，根据会话序列，构建局部会话图、会话关系图和全局项目图，通过图神经网络（GNN）学习得到局部会话特征、会话关系特征和全局项目会话特征，并将上述特征结合获得α意图；其次，基于替换先验分布为β分布的贝叶斯分布整合分类信息与会话长度信息，获得β意图；最后，将α和β意图融合进行预测。（剩余14641字）

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