融合概念和行为的可解释序列推荐方法、系统和装置

本申请提供了融合概念和行为的可解释序列推荐方法、系统和装置，涉及推荐系统技术领域，方法包括：获取概念库和用户的历史行为序列；根据历史行为序列和概念库，得到历史概念序列和概念嵌入矩阵；根据历史行为序列、历史概念序列和概念嵌入矩阵，结合概念和行为的关联策略，得到概念权重矩阵和概念行为序列集；根据历史行为序列、概念嵌入矩阵、概念权重矩阵和概念行为序列集，对用户进行序列推荐，得到可解释序列推荐结果。本申请通过引入概念和行为的关联策略，不仅有效融合了抽象的概念信息与具体的行为信息，并且通过概念嵌入矩阵和概念权重矩阵来动态调整对用户偏好的理解和解释，从而提升了序列推荐结果的准确性和可解释性。