基于時空注意力機制的用戶興趣預(yù)測

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摘要：隨著個性化推薦的不斷發(fā)展，用戶興趣的快速捕捉和預(yù)測成為推薦領(lǐng)域重要研究熱點之一。目前，用戶時空行為興趣預(yù)測研究主要集中于利用時間和空間信息挖掘用戶偏好。然而，用戶的行為模式通常具有時空規(guī)律性，挖掘用戶相鄰訪問行為之間時空差距能夠更有效地表征用戶興趣。因此，文章提出一種基于時空注意力機制的用戶興趣預(yù)測方法STAM，該方法通過雙層時空注意力機制來捕捉時空間隔對用戶興趣的影響，第一層自注意力機制融合時空間隔信息，考慮用戶歷史訪問記錄內(nèi)部的時空關(guān)聯(lián)性，第二層注意力機制從訪問地點類別集合中匹配代表性信息。（剩余8069字）