Sequential Recommender System based on Hierarchical Attention Network
本文中提出了兩層次的注意力網絡，第一層是根據歷史購買的項目表示來學習用戶的長期偏好，.第二種方法通過耦合用戶的長期和短期偏好來輸出最終的用戶表示。 注意機制可以自動地爲用戶分配不同的影響(權重)來捕捉動態屬性，而層次結構則將用戶的長短特徵結合在一起。首先將用戶和項目生成低維的特徵，然後利用注意層計算用戶長期集合中項目的不同權重，然後用權值壓縮項目向量，生成用戶的長期表示。在這個之後，我們使用另一個
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