Med en stor mängd användaraktivitet data ackumuleras, är det viktigt att utnyttja användaren sekventiellt beteende för sekventiella rekommendationer. Traditionellt kombineras användarnas allmänna smak och efterfrågan på senare tid för att främja rekommendationernas resultat. Befintliga metoder försummar dock ofta att användarens långsiktiga preferenser fortsätter att utvecklas över tiden, och att bygga en statisk representation för användarens allmänna smak kanske inte på ett tillfredsställande sätt återspeglar de dynamiska karaktärerna. Dessutom integrerar de användarobjekt eller objektitetsinteraktioner genom ett linjärt sätt som begränsar modellens förmåga. I detta syfte föreslår vi i detta dokument ett nytt hierarkiskt nätverk i två lager, som tar hänsyn till ovanstående egenskaper, för att rekommendera nästa objektanvändare att vara intresserad. Det första uppmärksamhetsskiktet lär sig användarens långsiktiga preferenser baserat på den historiska köpta objektrepresentationen, medan det andra resulterar i slutlig användarrepresentation genom att koppla användarens långsiktiga och kortsiktiga preferenser. Den experimentella studien visar hur överlägsen vår metod är jämfört med andra toppmoderna metoder.
Med tanke på att användarnas långsiktiga preferenser kan fortsätta att utvecklas över tiden, H. Ying et al. föreslog ett hierarkiskt nätverk i två skikt med uppmärksamhetsmodul REF.
Sequential Recommender System based on Hierarchical Attention Networks
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}