本研究将用户兴趣视为潜在空间中的随机过程，以应对会话推荐系统中的数据不确定性、流行度偏差和曝光偏差。实验结果表明，该方法有效减轻了这些偏差。

本研究提出了一种新的顺序掩码建模方法，用于会话推荐。通过滑动窗口数据增强和倒数第二个令牌掩码策略，提升了Transformers处理会话数据的能力，提高了预测性能。研究展示了仅使用编码器的Transformers在会话推荐中的潜力。

该研究提出了临时图神经网络（TempGNN）用于捕捉复杂项目转换中的结构和时间动态的通用框架，并通过预测下一步行动来进行会话推荐。实验结果表明，该方法有效且适应性强，在两个真实的电子商务数据集上取得了最先进的性能。

该研究提出了临时图神经网络（TempGNN），用于捕捉复杂项目转换中的结构和时间动态的通用框架。该方法可用于理解用户与项目之间相对较短的正在进行的会话中的交互行为，并通过预测下一步行动来进行会话推荐。实验结果表明，该方法在两个真实的电子商务数据集上取得了最先进的性能。