本文使用序列推荐算法来对用户的历史行为进行建模预估用户与下一个物品交互的概率。在常规序列推荐算法的基础上本文从时间信息嵌入和序列中元素的特征交互这两个方向提出了新方法和新思路提高了推荐模型对用户下一次行为的预测准确率。重写一下上面这段话。
本文探讨了如何使用序列推荐算法对用户历史行为进行建模，并预测用户与下一个物品交互的概率。除了传统的序列推荐算法，本文还从时间信息嵌入和序列中元素的特征交互这两个方面提出了新方法和新思路，以提高推荐模型对用户下一次行为的预测准确率。
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