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面向下一项推荐的序列感知相似性学习( Sequence-aware similarity learning for next-item recommendation )
Z Zhan L Zhong J Lin W Pan Z Ming
序列感知的下一个项目推荐由于序列信息被集成到推荐算法中的显着有用性，最近得到了研究。遵循序贯推荐方法,特别是因子马尔可夫链段的发展脉络,在设计良好的基于因子高阶马尔可夫链的融合相似度模型（Fossil）的基础上,提出了一种新的、通用的下一项推荐相似度学习框架--序列感知因子混合相似度模型（S-FMSM）。不同于基线方法在两个划分的因子分解组件中建模一般表示和顺序表示，我们使用因子分解的混合相似度模型，将两个连续项目之间的一般相似度和顺序关系统一起来用于它们的顺序表示学习。在六个数据集上的实验表明，我们新引入的一般相似度可以显著改善推荐排序的结果。此外，对优化先验权衡参数的研究表明了在不同数据集上通用相似性的重要性。我们通过调整潜在维数和尝试不同的相似性度量，证明了S-FMSM具有通用性，并给我们提供了更多的认识。
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