物品排序(时间)、物品属性、属性特征(channel,隐式特征维度)构成三维矩阵。
本文依次选取两两组合构成二维矩阵,然后在该矩阵上运用MLP。
Sequence Mixer(物品属性+属性特征)-》Channel Mixer(物品排序+物品属性)-》Feature Mixer(物品排序+某属性特征)-》output -》t时刻的二维矩阵推导t+1时刻的相似二维矩阵。
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MLP4Rec: A Pure MLP Architecture for Sequential Recommendations | |||||||||||
文献作者 | |||||||||||
文献发表年限 | 2022 | ||||||||||
文献关键字 | |||||||||||
MLP | |||||||||||
摘要描述 | |||||||||||