论文标题：

Learning Multi-granularity Consecutive User Intent Unit for Session-based Recommendation

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2112.13197.pdf

本文针对会话推荐方向，相较于关注序列中的单个商品，本文关注如何利用GNN从连续片段中捕获用户偏好。通过多粒度连续用户意图单元捕获用户兴趣，作者提出了多粒度意图异构会话图（MIHSG），它捕获了不同粒度意图单元之间的交互并减轻了长依赖的负担。此外，作者提出了意图融合排名（IFR）模块来组合来自各种粒度用户意图的推荐结果。

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除