内容总结

会话推荐是指，对于一个用户的点击序列（即session），预测下一个要点击的物品。即输入所有的物品V={v1,v2,…,vm} ，在给定某个session为s=[v1,v2,…,vn]的用户点击序列，预测下一个要点击的物品vn+1。
关于序列推荐中的子任务session-based recommend有很多模型，在session推荐中，交互的物品偏少，先有提出基于RNN的建模做session推荐，即GRU4Rec模型，然后为了解决RNN的毛病（长距离依赖问题，不能并行训练），提出本文提到的SASRec模型。第一点是基于注意力机制的SASRec模型的算法讲解，接着五点是对常见的推荐算法（序列建模）做简要的总结，第七点是2021年ccf图书推荐赛题的top2方案解读。
- SASRec（召回）提出基于自注意力机制的序列推荐，考虑用户序列行为中不同交互的重要程度。
  论文：Self-Attentive Sequential Recommendation. ICDM2018.

SASRec原论文是做在召回阶段：
- 在给定用户的物品序列来推测下一个最可能出现的物品，如上图所示（其实上面就是transformer中的encoder结构，每个block包括self-attention和FFN部分，这里也可以回顾下transfo

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