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融合用户意图的动态兴趣转移型推荐策略
摘要
近年来，推荐系统备受学术界青睐。推荐模型通过上下文感知来划分用户-项目交
互序列，旨在捕获短期但贴近的用户兴趣，并尽可能地保留潜在信息，以便提供及时和
准确的推荐服务。然而，现有工作在对用户兴趣建模时，仅使用单一用户向量表示，忽
略异构化用户意图对预测用户偏好的影响，导致当用户存在多个相反兴趣时，无法准确
表达用户偏好的多样性；同时，现有模型在预测用户偏好时，未考虑数据本身的各种语
义信息，导致现有
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