计算机科学与探索

作者：魏楚元, 袁保杰, 王昌栋

单位：1. 北京建筑大学 电气与信息工程学院，北京 1000442. 中山大学 计算机学院，广州 510275

关键词：下一篮推荐,图解离网络,多意图学习,对比学习,多头注意力机制

基金：科技部“十四五”重点研发计划项目-子课题（2022YFB3305602）；教育部人文社会科学研究规划一般项目（22YJAZH110）；北京市教育科学“十四五”规划重点课题（CHAA22061）。

下一篮推荐旨在根据用户历史交互的篮子序列，为用户推荐下一篮可能感兴趣的商品。针对现有下一篮推荐算法未能较好解离篮子内的多意图以及仅从单一层面考虑用户的兴趣或意图，导致推荐效果受限等问题，提出了一种多层级用户兴趣与多意图融合的下一篮推荐模型（MLIMI），从多个层级分别考虑用户兴趣与多意图，构建全局级的用户-项目交互图。考虑到用户行为会随时间发生变化，设计一种长短期时间衰减权重平衡交互项的重要性，通过图卷积网络学习用户的动态兴趣；构建局部级篮子-项目图，通过图解离网络学习解离化的篮子内多意图，随后通过一个多头自注意力层对多意图进行编码，得到最终的意图表示。设计一个跨层级的对比学习范式，结合来自不同层级的项目表示，以增强不同层级项目之间的语义信息。在预测层中融合来自不同层级的用户兴趣和意图，进行下一篮预测。在两个公共基准数据集TaFeng和Dunnhumby上与MITGNN、TAIW、MINN等主流模型进行了对比实验，结果表明MLIMI的性能优于当前许多基线模型。

来源：2025年第3期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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