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类型偏好注意的序列推荐算法
复旦大学计算机科学技术学院;
微软亚洲研究院
|
邹宗政
李东胜
张鹏
顾宁
卢暾
开通知网号
序列推荐根据用户的历史交互物品,预测用户的下一个交互物品.现有基于物品序列的自注意力序列推荐模型,在进行物品预测时并没有充分考虑到用户在类型维度上的复杂偏好.为了解决这一局限性,本文提出了类型偏好注意的序列推荐算法CASRec.该算法首先设计了类型兴...
机 构:
复旦大学计算机科学技术学院;
微软亚洲研究院;
领 域:
计算机软件及计算机应用;
关键词:
序列推荐;
注意力机制;
多任务学习;
类型偏好;
格 式:
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小型微型计算机系统
2025年08期
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