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摘 要：
為了解決序列推薦中的用戶偏好漂移問題，以及更精確地捕捉用戶動(dòng)態(tài)偏好，提出了一種新型的序列推薦模型SILSSRec（side information and long-short term preferences based sequence recommendation）。該模型首先利用項(xiàng)目的類別和頻次作為輔助信息，基于用戶的歷史交互序列，生成個(gè)性化用戶嵌入表示。（剩余15673字）
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基于輔助信息與長短期偏好的序列推薦
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