Mis on SASRec ja milline on selle arhitektuur?

SASRec (Self-Attentive Sequential Recommendation) on mudel soovitussüsteemidele, mis kasutab transformaatoritest pärit self-attention mehhanismi, et ennustada kasutaja tegevuste jadas järgmise elementi (näiteks ostud või vaated).

SASRec arhitektuur põhineb:

• Sisend: kasutaja tegevuste jada elementidega (items), kodeeritud vektorpildiks.
• Positsioonilised sisestused, et arvestada elementide järjekorda jadades.
• Mitmed self-attention kihid, mis võimaldavad mudelil arvestada sõltuvusi elementide vahel erinevatel kaugustel.
• Feed-forward kihid pärast self-attentioni, mis tegelevad mitte-lineaarsete transformatsioonidega.
• Väljund: tõenäosused järgmise elemendi kohta, mille kasutaja võib valida.

Arhitektuur näeb umbes välja selline:

Sisendjadas -> Embedding + Positsiooniline kodeering ->
Multi-head Self-Attention -> Feed Forward ->
Väljundi logitid järgmise elemendi prognoosimiseks

SASRec töötab hästi pikkade jadadega ja rõhutab dünaamiliselt kasutaja ajaloo olulisi elemente, ilma rekursiivseid võrke kasutamata.