¿Qué son las recomendaciones basadas en secuencias (SASRec, BERT4Rec)?

Las recomendaciones basadas en secuencias son un enfoque en los sistemas de recomendación que tiene en cuenta el orden de las interacciones del usuario con los elementos (por ejemplo, productos vistos, canciones escuchadas) para predecir el siguiente objeto de interés.

SASRec (Self-Attentive Sequential Recommendation) utiliza el mecanismo de auto-atención de los transformadores para modelar la secuencia de acciones del usuario. Esto permite considerar de manera eficiente las dependencias a largo plazo y el contexto, mejorando la calidad de las recomendaciones.

BERT4Rec es una adaptación del modelo BERT para recomendaciones. Se entrena para predecir los elementos faltantes en la secuencia de interacciones, usando atención bidireccional, lo que ayuda a comprender mejor el contexto y las preferencias del usuario.

Ambos métodos superan a los modelos clásicos, que solo consideran las últimas acciones o estadísticas simples, gracias al análisis profundo de las secuencias y el contexto.