在 BST 中的优势
使用Transformer进行BST的最大优点是可以一次性处理整个序列的上下文。传统的基于 RNN 的方法面临着正确学习长期依赖关系的挑战，因为数据是按顺序处理的。然而，Transformer 利用自我注意力并同时考虑所有输入数据，从而减少信息丢失并提高推荐准确性。这使我们能够准确了解用户的短期和长期兴趣，并提供高度精准的个性化。
自注意力机制（Self-Attention Mechanism）是Transformer的核心技术，负责评估各个数据点之间的关系。通过这种机制，BST 可以准确捕捉用户之前感兴趣的商品的影响力，并将其反映在新的推荐结果中。自注意力机制会为每个输入数据计算一个“key”、“query”和“value”，并赋予权重，从而可以强调重要信息。
如何使用用户行为序列以及BST的优势
BST（行为序列转换器）与传统推荐系统的主要区别在 中国泰国数据 于它利用用户行为序列（行为历史）。典型的推荐算法利用用户特征和物品属性来计算相似度并做出最佳推荐。然而，BST 分析用户过去的行为序列并实现考虑时间依赖性的推荐。这使我们能够灵活应对短期兴趣变化和长期偏好变化。本章将详细讲解如何利用用户动作序列。
什么是用户操作序列？
用户操作序列是用户过去采取的一系列操作按时间顺序记录。例如，这包括电子商务网站上的浏览历史记录、点击历史记录、购买历史记录和添加到购物车历史记录。传统的推荐系统只是简单地汇总这些数据并推断用户的兴趣，但 BST 将这些动作作为序列数据处理，并根据动作流程做出推荐。这使我们能够更准确地了解用户当前的兴趣。
收集和预处理行为历史数据
为了有效利用BST，首先需要适当收集和预处理用户行为历史数据。收集行为历史的方法包括使用cookies和会话数据、分析日志数据、以及使用事件追踪工具。按时间戳组织收集的数据并提取适当的特征非常重要。数据预处理涉及噪声消除、缺失值填补和分类变量编码等技术。