典型文献
融合时间上下文与长短期偏好的序列推荐模型
文献摘要：
在以往基于自注意力机制的序列推荐模型中,由于忽略上下文信息和长期行为信息,常导致模型无法捕捉到多层次的序列特征.因此提出一种融合时间上下文与长短期偏好的序列推荐模型.首先利用感知时间间隔的自注意力机制来建模用户和项目短期行为交互的关系模式,然后补充用户长期偏好来增强用户特征表示,并利用门控机制将长短期偏好表示进行融合生成用户最终兴趣表示.最后对用户交互项目间的共现模式进行建模,并结合用户最终兴趣表示进行项目推荐.在3个公开数据集上进行实验的结果验证了该模型的有效性.
文献关键词：
序列推荐;时间信息;项目共现;上下文信息;长短期偏好
中图分类号：
作者姓名：
胡胜利;林凯
作者机构：
安徽理工大学 计算机科学与工程学院,安徽 淮南232001
文献出处：
引用格式：
[1]胡胜利;林凯-.融合时间上下文与长短期偏好的序列推荐模型)[J].湖北民族大学学报（自然科学版）,2022(03):328-335
A类：
项目共现
B类：
时间上下文,长短期偏好,序列推荐,推荐模型,自注意力机制,上下文信息,常导,捕捉到,序列特征,感知时间,时间间隔,短期行为,行为交互,关系模式,户长,长期偏好,用户特征,特征表示,门控机制,偏好表示,用户交互,公开数据集,时间信息
AB值：
0.324412
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