基于用户重复行为模式挖掘的短序列推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于用户重复行为模式挖掘的短序列推荐方法，包括以下步骤：1)对于给定的用户行为序列进行物品表示学习，获得物品的特征表示；2)将用户的行为序列转换成重复行为模式序列，进行重复行为的物品选择概率预测：根据重复行为模式序列预测序列中每个物品在下一次被重新点击的概率；3)进行探索行为的物品选择概率预测：预测没有在用户的行为序列中出现过的每个物品在下一次行为中被点击的概率；4)计算用户进行重复行为和探索行为的概率分布；5)根据步骤2)至步骤4)的结果，获得每个物品在下一次被点击的概率。本发明通过对用户的重复行为进行建模，并捕捉序列中的长距离依赖关系，可有效提高对用户推荐物品的准确度。