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面向序列推荐的双重对比变换器层次偏好建模
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的层次偏好建模框架，解决了序列推荐系统对用户高层偏好的忽视问题，显著提高了推荐精度。实验结果表明，该方法优于现有技术。
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关键要点
- 本研究旨在解决现有序列推荐系统忽视用户高层偏好的问题。
- 提出了一种新颖的层次偏好建模框架。
- 该框架利用双重变换器模块和双重对比学习方案。
- 深入学习用户的低层和高层偏好。
- 显著提升推荐精度。
- 实验结果表明，该方法在多个真实数据集上优于现有技术。
- 验证了设计的合理性。
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