有那些推荐模型是对SASRec模型的改进

SASRec模型是一种基于self-attention机制的推荐模型，它取得了很好的效果。下面是一些对SASRec模型的改进：

1. SR-GNN模型：这是一种基于图神经网络的推荐模型，通过将用户与物品之间的交互关系表示为图结构，利用GNN模型学习用户和物品的表示，进而进行推荐。

2. TransRec模型：这是一种基于transformer的推荐模型，它利用transformer模型学习用户和物品之间的交互关系，从而进行推荐。

3. SASRec with GCE模型：这是一种基于SASRec模型的改进，它引入了全局上下文嵌入（Global Context Embedding，GCE）来捕捉全局信息，提高了推荐的准确性。

4. STAMP模型：这是一种基于LSTM和self-attention机制的推荐模型，它引入了时间信息，并通过self-attention机制学习用户历史行为序列中物品之间的关系，进而进行推荐。

这些模型都是对SASRec模型的改进，在不同的应用场景下都取得了很好的效果。