TAGNN: الشبكات العصبية الرسومية الموجّهة نحو الهدف للترشيح القائم على الجلسة

تلعب التوصية القائمة على الجلسة دورًا حيويًا في العديد من المواقع الإلكترونية حاليًا، حيث تهدف إلى التنبؤ بسلوكيات المستخدمين بناءً على الجلسات المجهولة الهوية. ظهرت العديد من الدراسات التي تمثل الجلسة كسلسلة أو كرسم بياني من خلال تحليل الانتقالات الزمنية بين العناصر ضمن الجلسة. ومع ذلك، فإن هذه الأساليب تُختزل الجلسة إلى متجه تمثيلي ثابت دون أخذ العناصر المستهدفة للتنبؤ بها بعين الاعتبار. يؤدي هذا المتجه الثابت إلى تقييد قدرة النموذج التوصيتي، خاصةً بالنظر إلى تنوع العناصر المستهدفة واهتمامات المستخدمين. في هذه الورقة، نقترح نموذجًا جديدًا يُسمى الشبكة العصبية الرسومية المُوجَّهة نحو الهدف (TAGNN) للتقديم القائم على الجلسة. في نموذج TAGNN، تُفعّل الانتباه المُدرك للهدف بشكل تكيفي اهتمامات المستخدم المختلفة حسب العناصر المستهدفة المختلفة. ويُعد المتجه المُمثل للاهتمامات المُتعلّم متغيرًا حسب العناصر المستهدفة، مما يُحسّن بشكل كبير قدرة النموذج على التعبير عن المعاني. علاوةً على ذلك، يستفيد نموذج TAGNN من قوة الشبكات العصبية الرسومية لالتقاط الانتقالات الغنية بين العناصر داخل الجلسات. وقد أظهرت التجارب الشاملة التي أُجريت على مجموعات بيانات حقيقية تفوقه على الأساليب الرائدة في مجاله.