基于时频域转换和语义融合的序列推荐模型

本发明公开了一种基于时频域转换和语义融合的序列推荐模型，首先引入混合专家模型增强文本嵌入的表达能力，然后通过短时傅里叶变换对文本嵌入和ID嵌入进行频域转换以提取关键特征，接着利用权重自适应方法将两种嵌入向量进行融合，最后利用带残差连接的多头注意力机制对序列进行建模。在三个公开数据集上的实验研究表明，与当前最先进的序列推荐模型相比，本文方法在推荐性能上取得显著提升。