一种基于项目属性感知的项目预测方法

本发明公开了一种基于项目属性感知的项目预测方法，属于个性化推荐系统领域，包括S1：个性化属性偏好表示：将用户交互序列扩展为用户交互属性矩阵；S2：输入嵌入：生成属性嵌入和项目嵌入，并融合可学习权重及位置嵌入；S3：属性序列偏好学习：基于Transformer架构，通过自注意力机制和前馈神经网络学习单个属性序列的用户偏好；S4：属性间的偏好学习及预测：加权聚合各属性预测结果，计算项目得分并生成推荐列表；本发明将预测的粒度细化到项目的属性，在每一个属性上预测出用户下一个可能交互的属性，最后将这些预测结果加权聚合成对下一个项目的预测，有效地提升了序列推荐的效果。