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利用属性模式增强会话式推荐系统中的用户意图捕获
该研究使用 Frequent Attribute Pattern Augmented Transformer（FAPAT）来改进基于会话的电子商务推荐系统，通过构建属性转换图和匹配属性模式来捕捉用户意图，并在各种评估指标上相比最先进的方法平
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6 months ago
将废料转化为黄金亏损：BERT4Rec 真的比 SASRec 更好吗？
我们的研究表明，如果采用和 BERT4Rec 相同的损失函数来训练两个模型，SASRec 在质量和训练速度方面都明显优于 BERT4Rec。此外，我们还展示了使用负采样可以有效地训练 SASRec，并且仍然优于 BERT4Rec，但负样本的
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10 months ago
MM
面向会话推荐的分层多任务学习框架
本文提出了一种将层次化多任务学习架构应用于会话推荐系统的新方法 HierSRec，并在两个会话推荐数据集上验证了其在下一个物品预测准确性方面优于现有的会话推荐系统。
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10 months ago
动态图神经网络用于序列推荐
提出了一种名为 DGSR 的新方法，它通过连接不同的用户序列来探索用户和项之间的交互行为，从而将顺序推荐中的下一个项目预测任务转化为动态图中用户节点和项目节点之间的链接预测，实验证明该方法优于几种最先进的方法。
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3 years ago
MM
使用深度神经网络的新闻基于会话的推荐
本文针对新闻推荐系统中由于用户画像稀疏、物品增长迅速、物品价值衰减加速以及用户偏好动态转移等情况所带来的挑战，提出了一种基于深度学习技术的元架构 CHAMELEON，用于新闻推荐系统中基于会话的推荐，并提供了一种基于时间的离线评估方法，实验
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6 years ago
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