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作者：张经;周雕;
单位：华北理工大学人工智能学院;
摘要：基于用户行为建模的推荐系统被广泛应用于召回、排序等阶段，包括序列推荐、会话推荐等。在序列推荐中，可能由于过长的序列设定而引入了一些与下次行为不相关的行为记录，而基于会话的推荐则着重于中短期推荐，在捕捉长期兴趣或一般性兴趣上存在局限性。文中提出一种融合时间和行为顺序信息的序列推荐系统（T-BOI），从而适用于长、短期兴趣推荐。所提方法利用T-BOI中的特征表示单元模块、行为权重单元模块、行为序列表示模型、行为类别输出单元模块进行处理，得到最终预测结果。通过在公开数据集上对所提方法与部分先进模型的推荐性能进行比较，结果表明该推荐系统具有良好的推荐效果。
关键词：序列推荐;;推荐系统;;多行为推荐;;长短期偏好;;位置编码;;时间信息
