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基于自注意力机制与用户动态偏好挖掘的序列推荐研究

一、引言

随着互联网的快速发展，信息过载问题日益严重，用户面临着从海量数据中筛选出有用信息的难题。在此背景下，推荐系统成为了一种有效的解决方案。序列推荐作为推荐系统中的重要分支，通过挖掘用户的历史行为数据，能够为用户提供更加精准的个性化推荐。本文提出了一种基于自注意力机制与用户动态偏好挖掘的序列推荐方法，旨在提高推荐系统的准确性和用户体验。

二、自注意力机制与序列推荐

自注意力机制是一种在自然语言处理、图像处理等领域广泛应用的深度学习技术，它可以通过对输入序列的内部关联进行建模，捕捉序列中不同元素之间的依赖关系。在序列推荐中，自注意力机制可以用