跨会话信息感知推荐模型：构建更精准的推荐体验

会话推荐技术，也被称为基于会话的推荐，是一种新型的推荐技术，其重点在于根据用户在当前会话中的互动行为，为用户提供个性化的推荐。这种方法不同于传统的推荐技术，后者主要依赖于用户历史偏好和物品属性。

来自美团平台增长技术部的研究团队最近开发了一种名为 CA-TCN（跨会话信息感知的时间卷积神经网络）的推荐模型，该模型旨在探索跨会话信息感知的推荐可能性。该模型通过利用用户在不同会话中的交互序列，捕捉了用户随着时间推移的兴趣演变，从而实现了更加精准的推荐。

跨会话信息感知的重要性

传统的推荐技术往往会忽略会话信息，这可能会导致推荐结果与用户当前的兴趣脱节。例如，如果一位用户最近浏览了许多与旅行相关的商品，但随后在当前会话中表现出对时尚感兴趣，那么传统的推荐技术可能会继续推荐旅行相关的商品，而忽略了用户当前对时尚的兴趣。

CA-TCN 模型通过考虑跨会话信息，解决了这一问题。它通过将用户在不同会话中的交互序列建模为时间序列数据，利用时间卷积神经网络来提取用户兴趣演变的模式。

CA-TCN 模型的优势

CA-TCN 模型具有以下几个优势：

• 捕获兴趣演变： 该模型能够捕捉用户随着时间推移的兴趣演变，从而生成更相关的推荐结果。
• 利用长期偏好： 该模型同时考虑了用户在不同会话中的交互历史，从而可以利用用户的长期偏好进行推荐。
• 提高推荐准确性： 通过综合考虑跨会话信息，CA-TCN 模型显著提高了推荐准确性，在各种数据集上都取得了优异的性能。

实际应用

CA-TCN 模型在美团平台上得到了广泛应用，用于为用户提供更加精准的推荐。例如，在美团外卖场景中，该模型可以为用户推荐与他们当前订餐偏好相关的菜品，同时考虑到他们之前的订餐历史和季节性变化。

结论

美团平台增长技术部开发的 CA-TCN 模型是一种突破性的推荐模型，它利用跨会话信息感知技术，显著提高了推荐准确性。通过捕获用户兴趣演变并综合考虑长期偏好，CA-TCN 模型为用户提供了更加个性化和相关的推荐体验。