序列建模中Next Item Prediction的代表性工作

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点关注，不迷路，用心整理每一篇算法干货~ 后台留言” 交流 “， 加入圆圆算法交流群~ 后台回复“ 星球 ”加入 圆圆算法知识星球~ （ 已有 780+ 同学加入学习） Next Item Prediction任务是序列推荐系统中的一个基础任务，根据用户的历史浏览行为item序列，预测用户下一个感兴趣的item。今天这篇文章，给大家梳理一下近几年来，Next Item Prediction任务的代表性工作。 1 基于BERT的序列建模 论文标题 ：BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer BERT4Rec是阿里在2019年提出的一种基于BERT的NIP建模方法。在之前的工作中，大多基于RNN的单向模型进行兴趣预测。这种单向的建模方法忽略了历史行为中潜在的双向信息。因此，本文提出以NLP中的BERT模型为底座，建立基于BERT的双向历史序列编码方法，并进行下一个item预测。 模型的核心结 ………………………………