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超越语义：学习行为增强的相关性模型与自监督学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
SESRec框架用于顺序推荐，通过对比学习任务区分用户S＆R行为的相似和不同表示，并从注意力机制中提取用户兴趣。实验结果表明，SESRec在工业和公共数据集上优于其他模型，并成功分离相似和不同的用户兴趣。
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关键要点
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SESRec框架用于顺序推荐，基于搜索的支持。
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通过对比学习任务区分用户S＆R行为的相似和不同表示。
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从注意力机制中提取用户兴趣的三个方面。
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在工业和公共数据集上的实验表明SESRec优于其他模型。
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SESRec成功分离相似和不同的用户兴趣。
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