ICSRec:交叉子序列意图对比学习用于序列推荐

作者:有好多问题2024.02.17 14:13浏览量:14

简介:本文介绍了ICSRec模型,它使用交叉子序列意图对比学习进行序列推荐。通过深入理解用户意图和上下文信息,ICSRec模型能够提供更加精准和个性化的推荐。

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在当今信息爆炸的时代,如何为用户提供精准的推荐服务已成为一个迫切的需求。传统的推荐系统主要基于用户的历史行为和物品的属性进行推荐,但这种方式往往忽略了用户意图和上下文信息的重要性。为了解决这个问题,我们提出了一种新的推荐模型——ICSRec(交叉子序列意图对比学习模型)

ICSRec模型的核心思想是利用交叉子序列意图对比学习进行序列推荐。通过深入理解用户意图和上下文信息,ICSRec能够提供更加精准和个性化的推荐。在模型中,我们首先对用户行为序列进行意图识别,然后将这些意图与物品进行匹配。接着,我们利用对比学习对匹配结果进行优化,以找到最符合用户需求的物品推荐

在实现上,我们采用了深度学习的方法来构建ICSRec模型。具体来说,我们使用了长短时记忆网络(LSTM)对用户行为序列进行建模,并使用注意力机制对用户意图进行识别。同时,我们还引入了对比学习来优化推荐结果。通过不断优化模型的参数,我们可以逐渐提高推荐的准确性和个性化

实验结果表明,与传统的推荐系统相比,ICSRec模型在准确性和个性化方面都表现出了显著的优势。在实际应用中,我们可以通过将用户行为数据输入到ICSRec模型中,得到最符合用户需求的物品推荐。这种推荐方式不仅提高了推荐的准确性,还能够更好地满足用户的个性化需求

总的来说,ICSRec模型通过交叉子序列意图对比学习的方法,成功地解决了传统推荐系统忽略用户意图和上下文信息的问题。这为推荐系统的研究和应用提供了新的思路和方法。未来,我们将继续深入研究ICSRec模型,进一步提高推荐的准确性和个性化程度。同时,我们也希望这种基于深度学习的推荐方法能够为其他领域的研究和应用提供借鉴和启示

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