STAMP: Short-Term Attention Memory Priority Model for Session-Based Recommendation简介

STAMP模型：短期注意力/记忆优先级推荐方法

介绍

作者指出，尽管LSTM能够有效捕捉用户的整体兴趣，但在处理较长的会话时可能存在不足，因此提出STAMP模型。该模型不仅能够表征用户的总体兴趣，同时还能兼顾用户当前的兴趣状态。

方法

STMP

本文首先对STMP模型进行了说明，该模型在设计时未引入注意力机制：

m_s 表示会话中所有 embedding 向量的平均值，用以体现用户的总体兴趣倾向；而 m_t 则代表用户当前阶段的兴趣状态，通常通过用户最近一次点击的物品进行表征。

将m_s与m_t输入至MLP层，以实现更优的特征表达，从而获得h_s与h_t。随后，通过三个向量之间的点积运算来确定得分：

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