本文介绍了多种推荐系统的创新方法，包括基于生成模型的用户-项目交互数据生成框架GenRec、顺序推荐模型AutoSeqRec，以及利用大型语言模型的生成式推荐方法。研究还探讨了时间序列用户行为建模、非自回归生成模型在重新排名中的应用，以及基于卷积神经网络的序列推荐方法CosRec，展示了这些方法在提升推荐质量和效率方面的潜力。

本文提出了一种自我监督图神经网络（SelfGNN）框架，用于顺序推荐。该框架通过时间间隔编码短期图，利用图神经网络学习用户与物品的短期关系，增强模型的鲁棒性。实验证明，SelfGNN在推荐性能上优于多种基线模型。

该研究提出了一种用于顺序推荐的多任务模型CL4SRec，通过提取用户行为序列中的有意义模式和编码用户表示，解决了数据稀疏性和参数优化问题，在四个公共数据集上取得了领先性能。

该论文提出了一种基于多模态信息的多模态预训练和迁移学习框架（MISSRec），用于顺序推荐。通过设计编码器-解码器模型和动态融合模块，MISSRec能够实现更鲁棒且可迁移的序列表示。该方法在实验中表现出的效果和灵活性使其成为实际推荐场景的可行解决方案。

该研究提出了一种名为MetaTL的新框架，通过元学习来提高冷启动用户的顺序推荐。该框架将冷启动用户的顺序推荐问题形式化为few-shot学习问题，并采用基于翻译的桥接器来提取用户之间的动态转换模式。通过元转换学习，实现了仅具有有限交互的冷启动用户的快速学习，从而实现了对顺序交互的准确推断。

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。