基于时间卷积注意力神经网络的序列推荐模型

作     者：杜永萍 牛晋宇 王陆霖 闫瑞 DU Yongping;NIU Jinyu;WANG Lulin;YAN Rui

作者机构：北京工业大学信息学部北京100124 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100086 

出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)

年 卷 期：2022年第35卷第5期

页      面：472-480页

核心收录：

学科分类：0402[教育学-心理学(可授教育学、理学学位）] 0303[法学-社会学] 0710[理学-生物学] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划项目(No.2019YFC1906002) 北京市自然科学基金项目(No.4212013)资助 

主　　题：序列推荐 自注意力机制 时间卷积网络 长短期兴趣 

摘      要：序列推荐任务根据用户与项目的交互记录动态建模用户兴趣,并进行项目推荐.序列推荐模型通常将用户行为视为兴趣进行建模,仅考虑用户行为的顺序,忽略用户行为之间的时间间隔信息.文中将行为序列的时间间隔信息作为预测用户行为的重要因素,提出基于时间卷积注意力神经网络的序列推荐模型.在词嵌入层中引入序列位置信息和时间间隔信息,并设计时间卷积网络对位置信息进行建模,获取用户的长期偏好特征.使用双层自注意力机制对用户短期行为序列中项目之间的关联进行建模,并融合时间间隔信息获取用户短期兴趣特征.最后,通过预训练引入训练数据的全局信息,提升模型推荐性能.在Amazon等数据集上的实验表明,文中模型可有效提升推荐性能.