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文档简介

一种基于语义的元对比序列推荐方法。所述方述语义表示和给定物品交互序列与正样本的序2将物品交互序列中与给定物品交互序列具备相同目标物品的任意物品交互序列作为2.根据权利要求1所述的基于语义的元对比序列推荐方法，其特征在于，所述使用编码器学习用户的物品交互序列的序列表示的具体步;品在向量空间的嵌入，eueRxd表示物品交互序列在向量空间的物品在向量空间的位置嵌入，序列表示为物品交互序列在向量空间的嵌入中的最后一物品交互序列和正样本经编码器学习的序列表示进行对比将同一训练批次的物品交互序列中，将与给定物品交互序列具备相;;;3;;初始化编码器和语义正则化器，根据推荐损失、第一4[0001]本申请涉及机器学习技术领域，特别是涉及一种基于语义的元对比序列推荐方将物品交互序列中与给定物品交互序列具备相同目标物品的任意物品交互序列;其中，HU为序列表示，fo(为编码器，为模型参数，mueR表示物品在向量空间的位置嵌入，序列表示HU为物品交互序列在向量空间的示用户。5;;;[0014]本申请的一种基于语义的元对比序列推荐方法，通过从序列表示中提取原始语6[0018]应当理解，本申请的方法实施方式中记载的各个步骤可义将在下文描述中给出。互序列,其中碳eI(1≤KSIS"I)表示用户u在序列中第k的位置。[0026]在本实施方式中，物品集被嵌入到相同的向量空间中生成物品的嵌入矩阵。7;表示物品在向量空间的位置嵌入，序列表示HU为物品交互序列在向量空间的有相同目标物品的物品交互序列中随机选择一个作为其正样本记作，由编码器生成;。;;简单的多层感知机和GELU激活函数来构建语义正则化器，去捕捉序列表示hu中的原始语;8。第一阶段：初始化编码器fa()和语义正则化器(,()的参数；根据推对比学习的对比损失和第二对比学习的推荐损失，确定总损失，公式如下：对比损失Laz，将第二对比学习的对比损失LCZ作为新的对比损失L1，通过极小化对比损(()0(IIld+nd+d2)。整个方法的时间复杂度可以被视为两个阶段。在第一阶段，我们用三本申请的序列推荐模型MRCSRec在不同数据集的所有指标上都显著超越基线模9被处理器运行时可以执行上文所述的基于语义的元对比序列推荐方法的一个或多个步骤。存储器和处理器可以通过总线系统和/或其它形式的理能力和/或程序执行能力的其它形式的处理单元，例如现场可编程门阵列(FPGA)等；例性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。非易失性基于语义的元对比序列推荐方法中的一个或多[0054]可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言，诸如Java、[0057]本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例[0060]尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要

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