Sequential recommendation
时间: 2024-01-14 12:03:37 浏览: 23
Sequential recommendation是指根据用户历史行为数据,预测用户未来可能感兴趣的物品或内容,常用于电商、视频、音乐等领域的推荐系统中。
在实现上,可以使用基于序列模型的方法,如RNN、LSTM、GRU等,将用户历史行为序列作为输入,预测下一个可能感兴趣的物品或内容。
此外,还可以使用基于图模型的方法,如GNN、GraphSAGE等,将用户历史行为序列转化为图结构,从而进行推荐。
相关问题
Time Interval Aware Self-Attention for Sequential Recommendation模型解析
这个问题我可以回答。Time Interval Aware Self-Attention for Sequential Recommendation是一种用于序列推荐的模型,它利用了时间间隔感知的自注意力机制,可以更好地捕捉用户行为序列中的时间信息,提高推荐效果。该模型在推荐系统领域有着广泛的应用。
2019 - CosRec:2D Convolutional Neural Networks for Sequential Recommendation中提出的模型,其训练集是如何划分,什么数据用于训练,什么数据用于测试
在2019 - CosRec中,作者使用了两个数据集进行模型训练和测试。第一个数据集是MovieLens 1M数据集,包含6040位用户对3900部电影的评分,评分范围为1到5分。该数据集中的评分数据被随机划分为训练集和测试集,其中80%的数据用于训练,20%的数据用于测试。
第二个数据集是Beauty数据集,包含121959个用户对105390个美容产品的评分,评分范围为1到10分。该数据集中的评分数据被按照时间顺序划分为训练集和测试集,其中前80%的数据用于训练,后20%的数据用于测试。
在训练过程中,模型使用训练集中的数据进行训练,并通过测试集中的数据来评估模型的性能。