De konventionella metoderna för nästa punktrekommendation baseras i allmänhet på RNN eller endimensionell uppmärksamhet med tidskodning. De är antingen svåra att bevara de långsiktiga beroendena mellan olika interaktioner, eller svåra att fånga finkorniga användarpreferenser. I detta dokument, föreslår vi en dubbel mest relevanta uppmärksamhet Network (DMRAN) som innehåller två lager, dvs., Punktnivå Uppmärksamhet och Feature Level Selfattention, som är att välja ut de mest relevanta objekten från sekvensen av användarens historiska beteenden, och extrahera de mest relevanta aspekterna av relevanta objekt, respektive. Sedan kan vi fånga de finkorniga användarpreferenser för att bättre stödja nästa punkt rekommendation. Omfattande experiment på två verkliga datauppsättningar visar att DMRAN kan förbättra effektiviteten och effektiviteten i rekommendationen jämfört med de senaste metoderna.
På liknande sätt, Wang et al. I nästa punkt i rekommendationen föreslogs en mekanism för uppmärksamhet på två nivåer med tidskodning och uppnådde goda resultat.
DMRAN: A Hierarchical Fine-Grained Attention-Based Network for Recommendation.
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}