推荐算法：序列召回

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 序列召回（一）

 序列召回（二）

 序列召回（三）

序列召回（四）

 序列召回（一）

源自论文：http://arxiv.org/abs/1511.06939

 基于GRU的序列召回中通过GRU得到用户的embedding，与所有item的embedding做内积。两个向量内积就是用户-item的相似度。

一个用户和所有item的内积，相当于获得了所有item的得分。

 序列召回（二）

 召回：输入一个用户的（点击）序列，通过某种方法（序列建模的方法），把用户输入的序列变为向量，用用户向量，在所有的item的向量进行快速检索，依次达到序列召回的效果。

核心：对一个序列进行建模。（怎么把用户的行为序列变为一个用户的向量）

论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.00855

手把手教你读推荐论文-SR-GNN (baidu.com)

用GNN对序列进行建模。

记录了节点的出边信息和入边信息。

 把和第i个节点相连的item的embedding加权求和的效果。（消息聚合）

 

 全连接层的操作。

n：序列里面item的个数

d:序列embedding的维度