论文链接：arXiv:1902.04864v1

一、为什么需要基于会话的推荐系统（SBRS）

基于内容的RS和协作过滤RS是两个具有代表性的RS。

然而，这些传统的RS仍然存在一些缺点。关键的一点是，它们只关注用户的长期静态偏好，而忽略了用户的短期事务模式，这会导致用户的偏好随时间的推移而丢失。在这种情况下，用户在某个时间点的意图可能很容易被其历史购物行为淹没，从而导致不可靠的推荐。这是因为这些RS通常以较小的粒度将一个基本事务单元（例如，会话）分解为多个记录（例如，用户-项交互对），然后混合所有这些记录。这种分解实际上破坏了事务行为中嵌入了用户的偏好转移的内在本质。

另一个典型的缺点是，在某些情况下，由于隐私问题，用户id并不总是可用，因此需要用户信息的传统RS不适用。在这种情况下，只能对没有特定用户信息的事务数据提出建议。

为了解决上述问题，有必要考虑事务结构，以便在推荐中捕获更丰富的信息。换句话说，有必要学习用户事务行为模式和用户偏好从一个事务转移到另一个事务。为此，最近提出了SBRS。在这里，会话可以被视为一个购物事件中包含多个购买项目的事务。与基于内容和协作过滤的RS不同，SBRS综合考虑了从一个会话嵌入到另一个会话的信息，并将会话作为推荐的基本单元，如图1的下半部分所示。这样，SBRs的目的是最大限度地减少由于忽略或破坏会话结构所造成的信息损失，如在一些现有方法中。

除了事务性领域之外，sbrs还广泛应用于其他领域，如下一个web页面推荐、下一个POI推荐、旅游推荐、下一首歌曲推荐、下一部电影推荐等等。为了涵盖这些不同的领域，在这项工作中，“会话”的概念并不局限于事务，而是指在一个时间或某个时间段内消耗或访问的元素的集合。例如，用户在一次互联网冲浪中访问的网页可以被收集到一个会话中，用户在一小时或一天内收听的歌曲也可以被分组到一个会话中。

 

二、session和session-based recommender systems的概念明确

 

  session:是在一个事件（例如，事务）中或在某一时间段内收集或使用的一组项（例如，指任何对象，例如，产品、歌曲或电影），或在一个时间段（例如，一小时）内发生的一组动作或事件（例如，听一首歌）。

例如，在一个事务中购买的一组项目和用户在一小时内收听的歌曲列表都可以被视为会话。此外，用户在一小时内连续单击的网页也可以被视为会话。

（基于会话的推荐系统（SBRS））:给定部分已知的会话信息，例如会话的一部分或最近的历史会话，SBRS旨在基于建模会话内或会话之间嵌入的复杂关系来预测会话的未知部分或未来会话。