基于语义检索增强的对比学习用于序列推荐

本研究解决了序列推荐中数据稀疏的问题，提出了一种新的方法——基于语义检索增强的对比学习（SRA-CL），通过利用语义信息来提升对比样本的可靠性。实验结果表明，SRA-CL在多个公共数据集上表现出色，能有效改善推荐系统的性能。

本研究提出了一种新方法SRA-CL，通过语义检索增强对比学习，解决序列推荐中的数据稀疏问题，实验结果在多个数据集上表现优异。

SRA-CL 对比学习 序列推荐 数据稀疏 语义检索
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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