论文标题：TransRec++: Translation-based sequential recommendation with heterogeneous feedback (TransRec++: 基于翻译的异构反馈序列推荐)

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Zhuo-Xin ZHAN ,Ming-Kai HE ,Wei-Ke PAN ,Zhong MING

发表时间：01 Mar 2022

DOI：10.1007/s11704-022-1184-8

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导读

异构反馈序列推荐（SRHF）是推荐系统中一个新的重要问题，旨在对用户的异构反馈（例如浏览和购买）及其序列信息进行建模。SRHF中存在一些特定的挑战，包括不同类型行为的异构性、物品和异构反馈之间的相关性，以及推荐机制的可解释性。为了应对以上三个挑战，我们提出了一个基于翻译的推荐方法，称为TransRec++。具体来说，我们引入了一些行为转移向量来捕捉用户异构行为的转移，这些向量对物品和行为以直观的方式进行建模，并且可以应用于基于深度学习的算法。此外，我们考虑了多个前置物品，并自动为它们学习权重。我们在四个真实数据集上进行了大量的实验，发现行为转换向量在建模异构序列反馈方面非常有效，并且我们的 TransRec++在大多数情况下显著优于基线算法。我们还分析了不同数据中的行为转移数量，并将学习到的行为转移向量可视化，这为我们提供了关于TransRec++的更多洞见。

文章精要

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