什么是Sequential Recommendations?关于Sequential Recommendations的全面调研!

本文全面探讨Sequential Recommender Systems(SRSs),介绍其特点、面临的挑战,包括处理长序列、灵活顺序、噪声、异构关系和层次结构,以及最新研究进展,如传统序列模型、潜在表示模型和深度学习模型。未来的研究方向包括上下文感知、社交影响、交互式和跨域推荐。适合推荐系统研究者和开发者阅读。

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本文参考自论文《Sequential Recommender Systems: Challenges, Progress and Prospects》,是对其翻译和总结。非常适合刚入坑该领域,或者想要了解该领域的人阅读。
关于SeqRec我也分享过不少的文章,也进行过简单的总结,可以看深入探寻《Self-Attentive Sequential Recommendation》ICDM‘18.
最后,本文中,所有说的目前,都是该paper中稿截止前,以及结合博主本人一丢丢的知识,难免有不全面的地方,若有不足,非常欢迎大家指出讨论!

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摘要

本文首先介绍了Sequential Recommender Systems(SRSs)的特点,然后对该领域面临的主要挑战进行了总结和分类,接着介绍了该领域最新的、最具代表性的研究进展。最后,讨论了该领域未来可能重要的研究方向。

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