In recommender systems, modeling user-item behaviors is essential for user representation learning. Existing sequential recommenders consider the sequential correlations between historically interacted items for capturing users' historical preferences. However, since users' preferences are by nature time-evolving and diversified, solely modeling the historical preference (without being aware of the time-evolving trends of preferences) can be inferior for recommending complementary or fresh items and thus hurt the effectiveness of recommender systems. In this paper, we bridge the gap between the past preference and potential future preference by proposing the future-aware diverse trends (FAT) framework. By future-aware, for each inspected user, we construct the future sequences from other similar users, which comprise of behaviors that happen after the last behavior of the inspected user, based on a proposed neighbor behavior extractor. By diverse trends, supposing the future preferences can be diversified, we propose the diverse trends extractor and the time-aware mechanism to represent the possible trends of preferences for a given user with multiple vectors. We leverage both the representations of historical preference and possible future trends to obtain the final recommendation. The quantitative and qualitative results from relatively extensive experiments on real-world datasets demonstrate the proposed framework not only outperforms the state-of-the-art sequential recommendation methods across various metrics, but also makes complementary and fresh recommendations.


翻译:在推荐者系统中,用户项目行为建模对于用户代表制学习至关重要。现有的顺序建议者考虑历史互动项目之间的相继关联关系,以捕捉用户的历史偏好。然而,由于用户的偏好是自然上的时间变化和多样化的,因此,仅仅以历史偏好为模型(在不了解时间变化的偏好趋势的情况下),在推荐补充或更新项目时,可能会低劣,从而损害建议者系统的效力。在本文件中,我们通过提出未来认识的不同趋势框架,弥合过去偏好与未来可能偏好之间的差距。我们通过每个接受检查的用户的未来意识,从其他类似用户那里构建未来序列,这些序列由受检查的用户最后一次行为后发生的行为组成,以拟议的邻居行为摘取者为基础。通过不同的趋势,假设未来偏好可以多样化,我们提出不同的趋势摘取和时间认知机制,以代表多个矢量的用户可能偏好的趋势。我们利用历史偏好和可能的未来趋势的表述,以便获得最终建议。从相对广泛的顺序试验中得出的定量和定性结论性结果,也只是从比较广泛的系列性指标框架中展示了各种建议。

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