基于時空注意力機制的用戶興趣預測

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摘要：隨著個性化推薦的不斷發(fā)展，用戶興趣的快速捕捉和預測成為推薦領(lǐng)域重要研究熱點之一。目前，用戶時空行為興趣預測研究主要集中于利用時間和空間信息挖掘用戶偏好。然而，用戶的行為模式通常具有時空規(guī)律性，挖掘用戶相鄰訪問行為之間時空差距能夠更有效地表征用戶興趣。因此，文章提出一種基于時空注意力機制的用戶興趣預測方法STAM，該方法通過雙層時空注意力機制來捕捉時空間隔對用戶興趣的影響，第一層自注意力機制融合時空間隔信息，考慮用戶歷史訪問記錄內(nèi)部的時空關(guān)聯(lián)性，第二層注意力機制從訪問地點類別集合中匹配代表性信息。（剩余8069字）