I det här dokumentet föreslår vi en ny rekommendationsmodell som är medveten om sekvenser. Vår modell använder själv-ention mekanism för att dra slutsatsen objekt-punkt relation från användarens historiska interaktioner. Med self-a ention, är det möjligt att uppskatta de relativa vikterna för varje objekt i användarinteraktion trajectories att lära sig vara representationer för användarens övergående intressen. Modellen utbildas nally i ett metriska läranderamverk, med beaktande av både kortsiktiga och långsiktiga intentioner. Experiment på ett brett spektrum av dataset om olika domäner visar att vår strategi överträffar den senaste tekniken med bred marginal.
Zhang m.fl. REF använde en självbetjäningsmekanism för att härleda förhållandet mellan objektet och objektet från användarens historiska interaktion.
Next Item Recommendation with Self-Attention
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}