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会话推荐
论文精读：会话推荐的双曲对比图表示学习（HCGR）
HCGR 把会话图嵌入洛伦兹双曲流形，切空间跑 GNN 注意力聚合，再加 InfoNCE 对比损失，长尾深层数据集增益最大。
论文精读：会话推荐中的图上下文自注意力网络（GC-SAN）
GC-SAN（IJCAI 2019）会话推荐：SR-GNN 抓局部转移加自注意力抓长距离意图，再用一个标量权重融合最后一击与全局意图。
论文精读：将大语言模型融入图结构会话推荐（LLMGR）
LLMGR 用混合编码层把 64 维 ID 映射到 4096 维 LLM 空间，两阶段 prompt tuning，冷启动 HR@20 提升 8.68%。