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摘要

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序列推荐是缓解当下信息过载问题的有效工具，其着重于从用户行为历史记

录中分析用户兴趣演化的模式，从而给用户精准推送产品和服务。随着深度学习

技术的不断进步，基于深度学习的序列推荐系统已经展现出巨大的价值，然而已

有的序列推荐模型仍然存在着一定的局限性：一是现有的方法将拼接的异构信息

作为模型的输入，导致在注意力计算时产生冗余信息的问题；二是受限于对仅对

过去交互行为的建模，忽略了其他用户相似情境下的未来信