Personalized Top-N Sequential Recommendation via Convolutional Sequence Embedding

摘要 top-n序列推荐模型讲每个用户过去有过交互的商品看成一个序列，目的是来预测用户未来可能有交互行为的商品的前N个的排序。这个交互作用的顺序揭示了序列patterns扮演了一个重要的角色，揭示了序列中最近的项目对下一个项目的影响更大。在这篇论文中提出了convoltional sequence embedding recommendation model (caser).其主要思想是将在时间和

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