我们如何准确推荐用户在家中控制其设备的操作？智能家居的行动建议因其对虚拟助手和物联网（IoT）市场的潜在影响而引起了越来越多的关注。但是，为智能家庭设计有效的动作推荐系统是具有挑战性的，因为它需要处理上下文相关性，考虑到查询的上下文和以前的用户历史，并处理历史上的反复无常意图。在这项工作中，我们提出了Smartsense，这是一种准确的智能家居建议方法。对于个人动作，Smartsense以自我煽动的方式总结了其设备控制及其时间上下文，以反映它们之间相关性的重要性。 SmartSense然后总结了以查询方式考虑查询上下文的用户序列，以从顺序操作中提取与查询相关的模式。 Smartsense还将常识知识从常规数据转移到更好地处理动作序列中的意图。结果，Smartsense解决了针​​对Smart Home的所有三个主要挑战，并实现了比最佳竞争对手高达9.8％的地图的最先进性能。

对于许多在线平台（例如，视频共享网站，电子商务系统），学习动态用户的偏好已成为越来越重要的组成部分，以提出顺序建议。先前的工作已经做出了许多努力，以基于各种体系结构（例如，经常性的神经网络和自我注意机制）对用户交互序列进行建模项目项目过渡。最近出现的图形神经网络还用作有用的骨干模型，可在顺序推荐方案中捕获项目依赖性。尽管它们有效，但现有的方法却远远集中在具有单一相互作用类型的项目序列表示上，因此仅限于捕获用户和项目之间的动态异质关系结构（例如，页面视图，添加最佳选择，购买，购买）。为了应对这一挑战，我们设计了多行为超毛力增强的变压器框架（MBHT），以捕获短期和长期跨型行为依赖性。具体而言，多尺度变压器配备了低级别的自我注意力，可从细粒度和粗粒水平的共同编码行为感知的顺序模式。此外，我们将全局多行为依赖性纳入HyperGraph神经体系结构中，以自定义的方式捕获层次长期项目相关性。实验结果证明了我们MBHT在不同环境中的各种最新推荐解决方案的优势。进一步的消融研究证明了我们的模型设计和新MBHT框架的好处的有效性。我们的实施代码在以下网址发布：https：//github.com/yuh-yang/mbht-kdd22。

预测短期交互会话的下一个交互是基于会话的推荐中的一个具有挑战性的任务。几乎所有现有的作品都依赖于项目转换模式，并在建模用户偏好时忽略用户历史会话的影响，这通常会导致非个性化推荐。此外，基于现有的个性化会话的推荐人仅基于当前用户的会话捕获用户首选项，而是忽略来自其他用户的历史会话的有用物品转换模式。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的异构全球图形神经网络（HG-GNN）以以微妙的方式利用所有会话的物品过渡，以便更好地推断用户偏好与当前和历史会话。为了有效利用所有用户的所有会话转换，我们提出了一种新的异构全局图，该图包含会话，用户项交互和全局共同发生项目的项目转换。此外，为了综合地从会话中捕获用户偏好，我们建议通过两个图形增强偏好编码器学习来自全局图的两个用户表示。具体地，我们在异构全球图上设计一种新的异构图形神经网络（HGNN），以了解具有丰富语义的长期用户偏好和项目表示。基于HGNN，我们提出了当前偏好编码器和历史偏好编码器，分别捕获来自当前和历史会话的不同级别的用户偏好。为实现个性化建议，我们将用户当前偏好和历史利益的表示集成到生成最终用户首选项表示。三个真实数据集的广泛实验结果表明，我们的模型优于其他最先进的方法。

新闻建议是现代社会中有效的信息传播解决方案。虽然近年来已经见证了许多有前途的新闻推荐模型，但它们主要以静态方式捕获文件级上的用户新交互。然而，在现实世界的情景中，新闻可以很复杂和多样化，盲目地将所有内容挤压到嵌入式矢量中，在提取与用户的个性化偏好兼容的信息中可以不太有效。此外，新闻推荐方案中的用户偏好可以是高度动态的，并且应该设计定制的动态机制以获得更好的推荐性能。在本文中，我们提出了一种新颖的动态新闻推荐模型。为了更好地理解新闻内容，我们利用注意机制分别代表了从句子，元素和文档级别的消息。为了捕获用户的动态偏好，连续时间信息无缝地结合到关注权重的计算中。更具体地，我们设计了一个分层关注网络，其中下层学习不同句子和元素的重要性，并且上层捕获先前互动和目标新闻之间的相关性。为了全面模型动态字符，我们首先通过结合绝对和相对时间信息来增强传统的关注机制，然后我们提出了一种动态的负采样方法来优化用户的隐式反馈。我们基于三个现实世界数据集进行广泛的实验，以展示我们的模型的效果。我们的源代码和预先训练的表示在https://github.com/lshowway/d-han提供。

基于会话的建议系统在会话中捕获用户的短期兴趣。会话上下文（即，会话中用户在会话中的高级兴趣或意图）在大多数数据集中都没有明确给出，并且隐式推断会话上下文作为项目级属性的汇总是粗略的。在本文中，我们提出了ISCON，该ISCON隐含地将会议上下文化。ISCON首先通过创建会话信息图，学习图嵌入和聚类来为会话生成隐式上下文，以将会话分配给上下文。然后，ISCON训练会话上下文预测器，并使用预测上下文的嵌入来增强下一项目的预测准确性。四个数据集的实验表明，ISCON比最新模型具有优越的下一项目预测准确性。REDDIT数据集中的ISCON的案例研究证实，分配的会话上下文是独特而有意义的。

由于知识图表提供的丰富信息，基于路径的可解释的推荐系统的最新进展引起了更大的关注。最现有的可解释的建议仅利用静态知识图表并忽略动态用户项演进，导致不太令人信服和不准确的解释。虽然有一些作品，但意识到建模用户的时间顺序行为可以提高推荐器系统的性能和解释性，其中大多数只关注用户在路径内的顺序交互或独立和单独的推荐机制。在本文中，我们提出了一种新颖的时间元路径指导可解释的推荐利用加强学习（TMER-RL），它利用了连续项目之间的加强项 - 项目路径建模，其注意机制在动态知识图上顺序模拟动态用户项演进用于解释的建议。与使用繁重的经常性神经网络模拟时间信息的现有作品相比，我们提出了简单但有效的神经网络，以捕获用户的历史项目功能和基于路径的上下文，以表征下一个购买的项目。与最近的强大基线相比，两个真实数据集的TMMER广泛评估显示了最先进的表现。

推荐兴趣点是一个困难的问题，需要从基于位置的社交媒体平台中提取精确的位置信息。对于这种位置感知的推荐系统而言，另一个具有挑战性和关键的问题是根据用户的历史行为对用户的偏好进行建模。我们建议使用Transformers的双向编码器表示的位置感知建议系统，以便为用户提供基于位置的建议。提出的模型包含位置数据和用户偏好。与在序列中预测每个位置的下一项（位置）相比，我们的模型可以为用户提供更相关的结果。基准数据集上的广泛实验表明，我们的模型始终优于各种最新的顺序模型。

在大数据时代，推荐系统在我们日常生活中的关键信息过滤表现出了杰出的成功。近年来，推荐系统的技术发展，从感知学习到认知推理，这些认知推理将推荐任务作为逻辑推理的过程，并取得了重大改进。但是，推理中的逻辑陈述隐含地承认有序无关紧要，甚至没有考虑在许多建议任务中起重要作用的时间信息。此外，与时间上下文合并的建议模型往往是自我集中的，即自动更加（少）将相关性（不相关）分别集中在相关性上。为了解决这些问题，在本文中，我们提出了一种基于神经协作推理（TISANCR）的推荐模型的时间感知自我注意力，该模型将时间模式和自我注意机制集成到基于推理的建议中。特别是，以相对时间为代表的时间模式，提供上下文和辅助信息来表征用户在建议方面的偏好，而自我注意力则是利用自我注意力来提炼信息的模式并抑制无关紧要的。因此，自我煽动的时间信息的融合提供了对用户偏好的更深入表示。基准数据集的广泛实验表明，所提出的Tisancr取得了重大改进，并始终优于最先进的建议方法。

Session-Based Recommenders (SBRs) aim to predict users' next preferences regard to their previous interactions in sessions while there is no historical information about them. Modern SBRs utilize deep neural networks to map users' current interest(s) during an ongoing session to a latent space so that their next preference can be predicted. Although state-of-art SBR models achieve satisfactory results, most focus on studying the sequence of events inside sessions while ignoring temporal details of those events. In this paper, we examine the potential of session temporal information in enhancing the performance of SBRs, conceivably by reflecting the momentary interests of anonymous users or their mindset shifts during sessions. We propose the STAR framework, which utilizes the time intervals between events within sessions to construct more informative representations for items and sessions. Our mechanism revises session representation by embedding time intervals without employing discretization. Empirical results on Yoochoose and Diginetica datasets show that the suggested method outperforms the state-of-the-art baseline models in Recall and MRR criteria.

用户嵌入（用户的矢量化表示）对于推荐系统至关重要。已经提出了许多方法来为用户构建代表性，以找到用于检索任务的类似项目，并且已被证明在工业推荐系统中也有效。最近，人们发现使用多个嵌入式代表用户的能力，希望每个嵌入代表用户对某个主题的兴趣。通过多息表示，重要的是要对用户对不同主题的喜好进行建模以及偏好如何随时间变化。但是，现有方法要么无法估算用户对每个利息的亲和力，要么不合理地假设每个用户的每一个利息随时间而逐渐消失，从而损害了候选人检索的召回。在本文中，我们提出了多功能偏好（MIP）模型，这种方法不仅可以通过更有效地使用用户的顺序参与来为用户产生多种利益因此，可以按比例地从每个利息中检索候选人。在各种工业规模的数据集上进行了广泛的实验，以证明我们方法的有效性。

A large number of empirical studies on applying self-attention models in the domain of recommender systems are based on offline evaluation and metrics computed on standardized datasets, without insights on how these models perform in real life scenarios. Moreover, many of them do not consider information such as item and customer metadata, although deep-learning recommenders live up to their full potential only when numerous features of heterogeneous types are included. Also, typically recommendation models are designed to serve well only a single use case, which increases modeling complexity and maintenance costs, and may lead to inconsistent customer experience. In this work, we present a reusable Attention-based Fashion Recommendation Algorithm (AFRA), that utilizes various interaction types with different fashion entities such as items (e.g., shirt), outfits and influencers, and their heterogeneous features. Moreover, we leverage temporal and contextual information to address both short and long-term customer preferences. We show its effectiveness on outfit recommendation use cases, in particular: 1) personalized ranked feed; 2) outfit recommendations by style; 3) similar item recommendation and 4) in-session recommendations inspired by most recent customer actions. We present both offline and online experimental results demonstrating substantial improvements in customer retention and engagement.

在点击率（CTR）预测方案中，用户的顺序行为很好地利用来捕获最近文献中的用户兴趣。然而，尽管正在广泛研究，但这些顺序方法仍然存在三个限制。首先，现有方法主要利用对用户行为的注意，这并不总是适用于CTR预测，因为用户经常点击与任何历史行为无关的新产品。其次，在真实场景中，很久以前存在许多具有运营的用户，但最近的次数相对不活跃。因此，难以通过早期行为精确地捕获用户的当前偏好。第三，不同特征子空间中用户历史行为的多个表示主要被忽略。为了解决这些问题，我们提出了一种多互动关注网络（Mian），全面提取各种细粒度特征之间的潜在关系（例如，性别，年龄和用户档案）。具体而言，MIAN包含多交互式层（MIL），其集成了三个本地交互模块，通过顺序行为捕获用户偏好的多个表示，并同时利用细粒度的用户特定的以及上下文信息。此外，我们设计了一个全局交互模块（GIM）来学习高阶交互，平衡多个功能的不同影响。最后，脱机实验结果来自三个数据集，以及在大型推荐系统中的在线A / B测试，展示了我们提出的方法的有效性。

受到计算机愿景和语言理解的深度学习的巨大成功的影响，建议的研究已经转移到发明基于神经网络的新推荐模型。近年来，我们在开发神经推荐模型方面目睹了显着进展，这概括和超越了传统的推荐模型，由于神经网络的强烈代表性。在本调查论文中，我们从建议建模与准确性目标的角度进行了系统审查，旨在总结该领域，促进研究人员和从业者在推荐系统上工作的研究人员和从业者。具体而具体基于推荐建模期间的数据使用，我们将工作划分为协作过滤和信息丰富的建议：1）协作滤波，其利用用户项目交互数据的关键来源; 2）内容丰富的建议，其另外利用与用户和项目相关的侧面信息，如用户配置文件和项目知识图; 3）时间/顺序推荐，其考虑与交互相关的上下文信息，例如时间，位置和过去的交互。在为每种类型审查代表性工作后，我们终于讨论了这一领域的一些有希望的方向。

顺序推荐是推荐系统的广泛流行的主题。现有的作品有助于提高基于各种方法的顺序推荐系统的预测能力，例如经常性网络和自我关注机制。然而，他们未能发现和区分项目之间的各种关系，这可能是激励用户行为的潜在因素。在本文中，我们提出了一个边缘增强的全面解散图神经网络（EGD-GNN）模型，以捕获全局项目表示和本地用户意图学习项目之间的关系信息。在全球级别，我们通过所有序列构建全局链接图来模拟项目关系。然后，频道感知的解缠绕学习层被设计成将边缘信息分解为不同的信道，这可以聚合以将目标项从其邻居表示。在本地层面，我们应用一个变化的自动编码器框架来学习用户在当前序列上的意图。我们在三个现实世界数据集中评估我们提出的方法。实验结果表明，我们的模型可以通过最先进的基线获得至关重要的改进，能够区分项目特征。

给定一系列集合，其中每个集合与时间戳关联并包含任意数量的元素，时间集的任务预测旨在预测后续集合中的元素。先前对时间集预测的研究主要通过从自己的序列中学习来捕获每个用户的进化偏好。尽管有见地，但我们认为：1）不同用户序列中潜在的协作信号是必不可少的，但尚未被利用； 2）用户还倾向于显示固定的偏好，而现有方法未能考虑。为此，我们提出了一个集成的学习框架，以对时间集预测的用户的进化和固定偏好进行建模，该预测首先通过按时间顺序排列所有用户群的交互来构建通用序列，然后在每个用户集中学习相互作用。特别是，对于每个用户集的交互，我们首先设计一个进化用户偏好建模组件，以跟踪用户的时间不断发展的偏好，并在不同用户之间利用潜在的协作信号。该组件维护一个存储库来存储相关用户和元素的记忆，并根据当前编码的消息和过去的记忆不断更新其记忆。然后，我们设计了一个固定的用户偏好模型模块，以根据历史序列来发现每个用户的个性化特征，该模块从双重角度自适应地汇总了以前相互作用的元素，并在用户和元素的嵌入方式的指导下。最后，我们开发了一种设定批次算法来提高模型效率，该算法可以提前创建时间一致的批次，并平均实现3.5倍的训练速度。现实世界数据集的实验证明了我们方法的有效性和良好的解释性。

共享符合跨域顺序推荐（SCSR）是一项新兴而又具有挑战性的任务，在顺序建议中同时考虑共享符号和跨域特征。 SCSR上的现有作品主要基于复发性神经网络（RNN）和图神经网络（GNN），但他们忽略了一个事实，尽管多个用户共享一个帐户，但一次主要由一个用户占用。这一观察结果促使我们通过专注于其最近的行为来学习更准确的用户特定帐户表示。此外，尽管现有的作品降低了较低的权重与无关紧要的相互作用，但它们仍可能稀释域信息并阻碍跨域建议。为了解决上述问题，我们提出了一种基于增强学习的解决方案，即RL-ISN，该解决方案由基本的跨域推荐剂和基于强化的学习域滤波器组成。具体而言，要在“共享”方案中对帐户表示形式进行建模，基本推荐人首先将用户作为潜在用户的混合行为群，然后利用注意力模型在上面进行用户身份识别。为了减少无关域信息的影响，我们将域过滤器作为层次强化学习任务，在该任务中，使用高级任务来决定是否修改整个转移的序列进一步执行任务以确定是否删除其中的每个交互。为了评估解决方案的性能，我们对两个现实世界数据集进行了广泛的实验，并且实验结果证明了与最先进的建议方法相比，我们的RL-ISN方法的优越性。

顺序推荐旨在为特定时间戳在特定时间戳提供历史行为中为用户选择最合适的项目。现有方法通常根据像马尔可夫链等转换的方法模拟用户行为序列。然而，这些方法也隐含地假设用户在不考虑用户之间的影响而彼此独立。实际上，这种影响在序列推荐中发挥着重要作用，因为用户的行为容易受其他人的影响。因此，期望聚合用户行为和用户之间的影响，这些用户在时间上演化并涉及用户和项目的异构图。在本文中，我们纳入了动态用户项异构图，提出了一种新的顺序推荐框架。结果，可以考虑历史行为以及用户之间的影响。为此，我们首先将顺序建议形式正式确定估计时间动态异构图和用户行为序列的条件概率的问题。之后，我们利用条件随机字段来聚合异构图形和用户行为以进行概率估计，并采用伪似然方法来得出易行目标函数。最后，我们提供所提出的框架的可扩展和灵活的实现。三个现实世界数据集的实验结果不仅展示了我们所提出的方法的有效性，而且还提供了一些关于顺序推荐的有洞察力的发现。

共享符号跨域顺序推荐（SCSR）任务旨在通过利用多个域中的混合用户行为推荐下一个项目。随着越来越多的用户倾向于在不同的平台上注册并与他人共享访问特定于域的服务，它正在引起极大的研究关注。现有关于SCSR的作品主要依赖于基于复发的神经网络（RNN）模型的采矿顺序模式，这些模型受到以下局限性：1）基于RNN的方法，基于RNN的方法绝大多数目标是发现单用户行为中的顺序依赖性。它们的表现不足以捕获SCSR中多个实体之间的关系。 2）所有现有方法通过潜在空间中的知识转移桥接两个域，并忽略显式的跨域图结构。 3）没有现有研究考虑项目之间的时间间隔信息，这对于表征不同项目和学习判别性表示的顺序建议至关重要。在这项工作中，我们提出了一种新的基于图的解决方案，即TIDA-GCN，以应对上述挑战。具体来说，我们首先将每个域中的用户和项目链接为图。然后，我们设计了一个域感知图形卷积网络，以学习用户特异性节点表示。为了充分说明用户对项目的域特异性偏好，进一步开发了两个有效的注意机制，以选择性地指导消息传递过程。此外，为了进一步增强项目和帐户级的表示学习，我们将时间间隔纳入消息传递中，并为学习项目的交互式特征设计一个帐户意识的自我发项模块。实验证明了我们提出的方法从各个方面的优越性。

为了开发有效的顺序推荐人，提出了一系列序列表示学习（SRL）方法来模拟历史用户行为。大多数现有的SRL方法都依赖于开发序列模型以更好地捕获用户偏好的明确项目ID。尽管在某种程度上有效，但由于通过明确建模项目ID的限制，这些方法很难转移到新的建议方案。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的通用序列表示方法，名为UNISREC。提出的方法利用项目的文本在不同的建议方案中学习可转移表示形式。为了学习通用项目表示形式，我们设计了一个基于参数美白和Experts的混合物增强的适配器的轻巧项目编码体系结构。为了学习通用序列表示，我们通过抽样多域负面因素介绍了两个对比的预训练任务。借助预训练的通用序列表示模型，我们的方法可以在电感或跨传导设置下以参数有效的方式有效地传输到新的推荐域或平台。在现实世界数据集上进行的广泛实验证明了该方法的有效性。尤其是，我们的方法还导致跨平台环境中的性能提高，显示了所提出的通用SRL方法的强可传递性。代码和预培训模型可在以下网址获得：https：//github.com/rucaibox/unisrec。

基于电子健康记录（EHR）的健康预测建筑模型已成为一个活跃的研究领域。 EHR患者旅程数据由患者定期的临床事件/患者访问组成。大多数现有研究的重点是建模访问之间的长期依赖性，而无需明确考虑连续访问之间的短期相关性，在这种情况下，将不规则的时间间隔（并入为辅助信息）被送入健康预测模型中以捕获患者期间的潜在渐进模式。 。我们提出了一个具有四个模块的新型深神经网络，以考虑各种变量对健康预测的贡献：i）堆叠的注意力模块在每个患者旅程中加强了临床事件中的深层语义，并产生访问嵌入，ii）短 - 术语时间关注模块模型在连续访问嵌入之间的短期相关性，同时捕获这些访问嵌入中时间间隔的影响，iii）长期时间关注模块模型的长期依赖模型，同时捕获时间间隔内的时间间隔的影响这些访问嵌入，iv），最后，耦合的注意模块适应了短期时间关注和长期时间注意模块的输出，以做出健康预测。对模拟III的实验结果表明，与现有的最新方法相比，我们的模型的预测准确性以及该方法的可解释性和鲁棒性。此外，我们发现建模短期相关性有助于局部先验的产生，从而改善了患者旅行的预测性建模。