序列推荐系统:挑战进展和展望Sequential Recommender Systems
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近年来，序列推荐系统这一新兴的研究课题越来越受到人们的关注。与传统的推荐系统(包括协同过滤和基于内容的过滤)不同，SRSs试图理解和建模连续的用户行为、用户和条目之间的交互、以及用户偏好和条目受欢迎程度随时间的变化。SRSs涉及到以上几个方面，可以更准确地描述用户上下文、意图和目标，以及物品的消费趋势。我们首先介绍了SRSs的特点，然后对该研究领域的关键挑战进行了总结和分类，接着是相应的研究进展，包括该课题最新的和有代表性的进展。最后，讨论了该领域的重要研究方向。
https://arxiv.org/abs/2001.04830
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Is News Recommendation a Sequential Recommendation Task?(论文详解)