带有时间预测辅助任务的会话式序列推荐

会话式序列推荐旨在根据短期匿名行为序列预测该用户近期行为,因为该任务设定考虑了用户偏好的变化而备受学术和工业界关注.现有方法集中于以单任务模式预测下一交互对象,忽略了行为时间预测辅助任务中的额外语义.在面向事件、地点的一般序列推荐问题中,有少数方法以并行方式同时预测下一交互对象及对应时间,然而这并不完全契合用户先产生交互意图再选择合适时间的实际情况.为缓解上述问题影响,本文提出了一种基于序列式多任务学习的会话式序列推荐方法,具有两方面特色.首先,该方法通过将下一交互对象预测结果作为下一时间预测的输入,赋予两个任务顺序依赖性.相比于传统的并行式交互对象和时间预测方式该方法耦合性更强.其次,本文开发了一种经过改进的双向时间间隔感知自注意力方法,使得会话中每个位置可以融合来自左右两侧的交互对象及时间间隔信息.相比于过去的单向会话式序列推荐方法增强了建模会话上下文的能力,该方法有利于更好地刻画用户兴趣表征.本文在Tianchi电商数据集、Lastfm音乐数据集以及Foursquare地点行为轨迹数据集上进行了实验.结果表明:(1)所提出方法在常用序列推荐指标上一致优于所采用的比较方法.特别地,在NDCG@5评价指标上比最好的基线方法TiSASRec平均提高13.51%;(2)序列式多任务学习和双向时间间隔感知自注意力机制对于预测性能均能带来正面提升.