Modeling the evolution of user preference is essential in recommender systems. Recently, dynamic graph-based methods have been studied and achieved SOTA for recommendation, majority of which focus on user's stable long-term preference. However, in real-world scenario, user's short-term preference evolves over time dynamically. Although there exists sequential methods that attempt to capture it, how to model the evolution of short-term preference with dynamic graph-based methods has not been well-addressed yet. In particular: 1) existing methods do not explicitly encode and capture the evolution of short-term preference as sequential methods do; 2) simply using last few interactions is not enough for modeling the changing trend. In this paper, we propose Long Short-Term Preference Modeling for Continuous-Time Sequential Recommendation (LSTSR) to capture the evolution of short-term preference under dynamic graph. Specifically, we explicitly encode short-term preference and optimize it via memory mechanism, which has three key operations: Message, Aggregate and Update. Our memory mechanism can not only store one-hop information, but also trigger with new interactions online. Extensive experiments conducted on five public datasets show that LSTSR consistently outperforms many state-of-the-art recommendation methods across various lines.


翻译:在推荐人系统中,用户偏好的变化至关重要。最近,对动态图表方法进行了研究,并实现了建议性SOTA,其中多数侧重于用户稳定的长期偏好。然而,在现实世界的假设中,用户的短期偏爱动态地随时间变化。虽然存在试图捕捉它的顺序方法,但如何用动态图表方法模拟短期偏爱的演变尚未得到充分处理。特别是:(1) 现有方法没有明确地将短期偏爱的演变与顺序方法一起进行编码和捕捉;(2) 仅使用最后少量互动不足以模拟变化趋势。在本文件中,我们提议对连续时间序列建议(LSTSR)进行长期短期参考模型模型,以捕捉动态图表下短期偏爱的演变。具体地说,我们明确将短期偏爱与动态图形方法进行编码,并通过记忆机制加以优化,该机制有三种关键操作:信息、综合和更新。我们的记忆机制不仅储存一手信息,而且还可以触发新的在线互动。在五个公共数据设置中进行的大规模实验显示,许多项都以SST-形式显示各种建议。

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