價格引導(dǎo)雙流自注意力序列推薦模型

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【摘   要】   針對傳統(tǒng)序列推薦算法捕獲交互序列中的長期依賴性能力較弱，以及由于數(shù)據(jù)稀疏性導(dǎo)致推薦結(jié)果缺乏個性化的問題，提出了一種價格引導(dǎo)雙流自注意力序列推薦模型。通過融合項(xiàng)目價格信息分析用戶價格偏好并輔助計(jì)算項(xiàng)目相似度，提高推薦結(jié)果的個性化程度；將兩種信息輸入到兩個獨(dú)立的自注意力機(jī)制，學(xué)習(xí)不同位置的重要性、提取其特征，并將輸出進(jìn)行拼接后輸入到門控單元學(xué)習(xí)時間依賴性，提高模型的長期依賴性建模能力。（剩余11628字）