针对基于时序行为的用户兴趣建模问题，中国科学技术大学刘淇教授团队撰写了研究论文：一个通用的长尾物品表征增强的用户时序行为建模框架。
文章信息
标 题：
A general tail item representation enhancement framework for sequential recommendation
引用格式：
Mingyue CHENG, Qi LIU, Wenyu ZHANG, Zhiding LIU, Hongke ZHAO, Enhong CHEN. A general tail item representation enhancement framework for sequential recommendation. Front. Comput. Sci., 2024, 18(6): 186333
阅读原文：
文章概述
文章旨在提出一个通用的长尾物品增强的用户时序行为建模框架，基于长尾物品上下文情境信息来进一步提升其表征效果，提升用户兴趣建模性能。
技术步骤
不同于传统的用户时序行为建模框架，额外地引入了面向长尾物品的上下文表征增强模块。通过提取每个长尾物品所在的上下文信息，采用动量更新的方式，保证了上下文表征增强模块的动态更新。
实验结果
大量实验结果表明，基于文本提出的长尾物品增强表征学习技术，可有效提升长尾物品表征效果，进一步提升用户兴趣的建模精度，并在下一个物品推荐任务中具有更优的性能表现。
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IF 3.4
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由教育部主管、高等教育出版社主办的《前沿》（Frontiers）系列英文学术期刊，于2006年正式创刊，以网络版和印刷版向全球发行。系列期刊包括基础科学、生命科学、工程技术和人文社会科学四个主题，是我国覆盖学科最广泛的英文学术期刊群，其中12种被SCI收录，其他也被A&HCI、Ei、MEDLINE或相应学科国际权威检索系统收录，具有一定的国际学术影响力。系列期刊采用在线优先出版方式，保证文章以最快速度发表。
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