Time Interval Aware Self-Attention for Sequential Recommendation模型解析
时间: 2023-04-01 20:02:31 浏览: 147
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。
相关问题
Sequential Self-Attention
回答: Sequential Self-Attention是一种用于顺序推荐系统的模型。传统的顺序推荐系统模型如马尔可夫链、循环神经网络和自我注意,都将交互历史视为一个有顺序的序列,但没有考虑交互物品之间的时间间隔。而Sequential Self-Attention则在序列模型框架中考虑了交互物品之间的时间间隔,以探索不同时间间隔对预测下一个物品的影响。这个模型被称为TiSASRec,它不仅考虑了物品的绝对位置,还考虑了序列中物品之间的时间间隔。研究表明,TiSASRec在不同的设置下,以及在稀疏和密集数据集上,都表现出很好的性能,并且优于其他先进的序列模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [论文笔记 Time Interval Aware Self-Attention for Sequential Recommendation](https://blog.csdn.net/weixin_39129550/article/details/105375259)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Time Interval Aware Self-Attention for Sequential Recommendation](https://blog.csdn.net/buduxiyi2/article/details/116146096)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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eviction-interval-timer-in-ms
eviction-interval-timer-in-ms 意思是“驱逐间隔计时器(以毫秒为单位)”。它通常用于缓存系统中,表示在多长时间内没有访问缓存数据时,缓存系统会自动将其删除。例如,如果 eviction-interval-timer-in-ms 设置为 60000 毫秒(即 1 分钟),则如果某个缓存数据在 1 分钟内没有被访问,系统就会将其删除。