基于时间感知分层注意力网络的序列推荐方法

本发明公开了基于时间感知分层注意力网络的序列推荐方法，该方法获取目标用户的用户交互序列，基于所述用户交互序列得到该目标用户交互的时间间隔序列和时间上下文序列；将所述用户交互序列、时间间隔序列和时间上下文序列输入至训练后的序列推荐模型中，得到基于时间间隔的用户兴趣表示和融合时间上下文信息的用户兴趣表示；根据上述用户兴趣表示确定与所述用户交互序列的相关性分数，并通过加权融合得到最终的相关性分数，根据所述最终的相关性分数确定推荐物品列表，将所述推荐物品列表推荐给目标用户。本发明解决了传统方法在时间信息建模中的噪声干扰与上下文融合不足问题。