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【ccf2021训练赛】图书推荐算法赛道(SASRec序列推荐模型 | 序列推荐模型分类)
企业开发
2022-10-03 22:55:12
阅读次数: 0
内容总结
关于序列推荐中的子任务session-based recommend有很多模型,在session推荐中,交互的物品偏少,先有提出基于RNN的建模做session推荐,即GRU4Rec模型,然后为了解决RNN的毛病(长距离依赖问题,不能并行训练),提出本文提到的SASRec模型。第一点是基于注意力机制的SASRec模型的算法讲解,接着五点是对常见的推荐算法(序列建模)做简要的总结,第七点是2021年ccf图书推荐赛题的top2方案解读。
SASRec(召回)提出基于自注意力机制的序列推荐,考虑用户序列行为中不同交互的重要程度。
论文:Self-Attentive Sequential Recommendation. ICDM2018.
SASRec原论文是做在召回阶段:
在给定用户的物品序列来推测下一个最可能出现的物品,如上图所示(其实
上面就是transformer中的encoder结构,每个block包括self-attention和FFN部分
,这里也可以回顾下transformer的架构图如下所示)提取出的expected next item embedding和所有物品embedding进行内积,根据相关性的大小进行排序筛选,得到top k个推荐item。
但再论文实验中,首先针对隐式数据集做一个二分类任务,在测试集中并不是对所有物品预测
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转载自
blog.csdn.net/qq_35812205/article/details/126605698
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