Notes on Recommendation Systems---A Contextualized Temporal Attention Mechanism in Sequential Recommendation

文章结构概览

• • • 一、总体介绍

      • 二、核心处理问题
      • 三、应对策略
      • • 1、结构说明

    • 2、分步模型

    • 3、变量训练

      • 四、测试分析
      • • 1、采用的数据库

    • 2、测试数据

一、概述

题名：一种面向序列推荐的上下文感知时序注意力机制
作者：吴际邦，蔡仁钦，王宏宁
文献类别：会议论文 www2020
出版年份：2020年1月
代码来源网址：https://github.com/Charleo85/seqrec

二、主要问题识别与解决策略

当前多数序列推荐系统所采用的算法主要聚焦于用户行为模式的结构特征，却未能充分考量时间因素与上下文信息的作用。研究者指出，用户过往行为对当前行为所产生的影响，会受到时间背景及环境因素的动态调节。
=>提取用户历史行为中所蕴含的时间维度与情境特征信息。
=>借助基于情境的时间注意力机制，对用户过往行为赋予相应的权重（不仅重视行为内容本身，同时兼顾其发生的时间节点与相关诱因）。