基于时空注意力机制的用户兴趣预测

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摘要：随着个性化推荐的不断发展，用户兴趣的快速捕捉和预测成为推荐领域重要研究热点之一。目前，用户时空行为兴趣预测研究主要集中于利用时间和空间信息挖掘用户偏好。然而，用户的行为模式通常具有时空规律性，挖掘用户相邻访问行为之间时空差距能够更有效地表征用户兴趣。因此，文章提出一种基于时空注意力机制的用户兴趣预测方法STAM，该方法通过双层时空注意力机制来捕捉时空间隔对用户兴趣的影响，第一层自注意力机制融合时空间隔信息，考虑用户历史访问记录内部的时空关联性，第二层注意力机制从访问地点类别集合中匹配代表性信息。（剩余8069字）