价格引导双流自注意力序列推荐模型

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【摘   要】   针对传统序列推荐算法捕获交互序列中的长期依赖性能力较弱，以及由于数据稀疏性导致推荐结果缺乏个性化的问题，提出了一种价格引导双流自注意力序列推荐模型。通过融合项目价格信息分析用户价格偏好并辅助计算项目相似度，提高推荐结果的个性化程度；将两种信息输入到两个独立的自注意力机制，学习不同位置的重要性、提取其特征，并将输出进行拼接后输入到门控单元学习时间依赖性，提高模型的长期依赖性建模能力。（剩余11628字）

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