{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期部分”：[[2023,8,26]]，“日期时间”：“2023-08-26T16:44:09Z”，“时间戳”：1693068249620}，“引用计数”：45，“发布者”：“IOS出版社”，“问题”：“3”，“内容域”：{“域”：[]，“crossmark-restriction”：false}，”short-container-title“：[“IFS”]，“published-print”：{“日期部分”：[[2023,8,24]]}，“摘要”：“序列推荐建模的关键是捕获动态用户的兴趣。现有的顺序推荐方法（例如，自我关注机制）在建模用户兴趣方面取得了非凡的成功。然而，这些模型忽略了用户对项目的不同方面有不同程度的偏好，未能捕捉到用户2019年最关心的方面。此外，它们高度依赖于训练数据的质量，当训练数据不足时，可能会导致模型过拟合。为了解决上述问题，我们提出了一种新的序列软件模型（用于时间顺序推荐的项目的多方面特征，MFITSRec），该模型将项目的特征与用户行为序列相结合，以学习更复杂的项目和项目属性关系。此外，该模型使用了一个基于绝对时间关系的自我关注网络，它可以更好地代表用户\u2019兴趣的变化，并捕捉用户\u2019对项目特定方面的偏好。对五个数据集的大量实验表明，我们的模型优于各种基线模型。特别是，模型\u2019s在稀疏数据集上的预测精度已显著提高<\/jats:p>“，”DOI“：”10.3233\/jifs-230274“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[2023,7,11]]，”date-time“：”2023-07-11T14:18:00Z“，”timestamp“：1689085080000}，”page“：“卷”：“45”，“author“：[{”given“：”Yihao“，”family“：”Zhang“，”sequence“：”first“，”affiliation“：”重庆理工大学人工智能学院“}]}，{”given“:”Ruizhen“，”家庭“：”Chen“，“sequence”：“additional”，“affiliance”：[{”name“：”中国重庆理工学院人工智能学院”}]}，{“给定”：“嘉豪”，“家族”：“胡”，“序列”：“附加”，“隶属关系”：[{“名称”：“重庆工业大学人工智能学院，中国重庆”}]}，{“给定”：“广建”，“家族”：“张”，“序列”：“附加”，“隶属关系”：[{“名称”：“重庆工业大学人工智能学院，中国重庆”}]}，{“given”：“Junnin”，“family”：“Zhu”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“中国重庆理工大学人工智能学院”}]}，{”given“：“Weiwen”，“家人”：“Liao”，”sequence“：“additive”，“feliation”:[{”name“中国重庆工大学人工智学院”}]}]，“member”：“7437”，“reference”：[{“issue”：“7”，“key”：“10.3233\/JIFS-230274_ref1”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first-pages”：“1”，”doi“：”10.1145\/3465401“，”article-title“：”session-based 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