【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于推荐系统领域，具体涉及一种基于自注意力序列推荐方法及系统。
技术介绍
1、序列推荐系统，作为一种先进的推荐系统形式，专注于利用用户历史行为的序列数据来预测其未来的行为。这种系统的核心在于理解和利用用户行为的时间序列特征，从而提供更加个性化和精准的推荐。与传统推荐系统相比，序列推荐系统更强调对用户行为的时序动态和演化模式的捕捉，能够有效地反映用户当前的兴趣和偏好。
2、然而，在构建高效的序列推荐系统时，研究者面临着多种挑战。其中一个主要的挑战是如何有效地处理和解析大量的序列数据，特别是在解析用户与商品之间复杂的交互关系时。传统方法往往忽略了用户行为序列中的细节信息，例如文本描述和时间戳信息，这些信息对于理解用户的具体兴趣至关重要。此外，仅仅关注用户的行为模式，而忽视了行为发生的时间上下文，可能导致对用户当前兴趣的不准确理解。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于自注意力序列推荐方法及系统，该方法及系统有利于提高推荐系统预测的准确性。
2、为...
【技术保护点】
1.一种基于自注意力序列推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于自注意力序列推荐方法，其特征在于，所述步骤A具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于自注意力序列推荐方法，其特征在于，所述步骤B具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于自注意力序列推荐方法，其特征在于，所述步骤B1具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于自注意力序列推荐方法，其特征在于，所述步骤B2具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于自注意力序列推荐方法，其特征在于，所述步骤B3中，使...
【技术特征摘要】
1.一种基于自注意力序列推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于自注意力序列推荐方法，其特征在于，所述步骤a具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于自注意力序列推荐方法，其特征在于，所述步骤b具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于自注意力序列推荐方法，其特征在于，所述步骤b1具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于自注意力序列推荐方法，其特征在于，所述步骤b2具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于自注意力序列推荐方法，其特征在于，所述步骤b3中，使用权重计算保持连...
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