Personalized Top-N Sequential Recommendation via Convolutional Sequence Embedding

摘要 top-n序列推薦模型講每個用戶過去有過交互的商品看成一個序列，目的是來預測用戶未來可能有交互行爲的商品的前N個的排序。這個交互作用的順序揭示了序列patterns扮演了一個重要的角色，揭示了序列中最近的項目對下一個項目的影響更大。在這篇論文中提出了convoltional sequence embedding recommendation model (caser).其主要思想是將在時間和

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