ALDA4Rec: Embedding adattivo a lungo termine per raccomandazioni

È stato introdotto un nuovo metodo di raccomandazione, Adaptive Long-term Embedding with Denoising and Augmentation for Recommendation (ALDA4Rec). Il modello costruisce un grafo item-item, filtra il rumore tramite rilevamento di comunità e arricchisce le interazioni utente-item. Utilizza reti convoluzionali su grafi (GCN) per rappresentazioni a breve termine e media, GRU e meccanismi di attenzione per embedding a lungo termine. Una strategia di ponderazione adattiva basata su MLP ottimizza dinamicamente le preferenze a lungo termine dell'utente. Esperimenti su quattro dataset reali mostrano che ALDA4Rec supera i metodi esistenti.