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DSRec：多粒度SSM双兴趣序列推荐
论文提出DSRec，一种双兴趣交叉SSM模型，显式解耦物品在长期与短期语义上下文中的不同角色，解决物品多义性问题。长期兴趣用全序列Mamba建模，短期兴趣用时间调制SSM根据点击间隔动态调整状态演化，并通过残差交叉融合实现跨粒度对齐。公开基准实验显示DSRec优于现有最先进方法。
arXiv cs.AI42 天前
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论文提出DSRec，一种双兴趣交叉SSM模型，显式解耦物品在长期与短期语义上下文中的不同角色，解决物品多义性问题。长期兴趣用全序列Mamba建模，短期兴趣用时间调制SSM根据点击间隔动态调整状态演化，并通过残差交叉融合实现跨粒度对齐。公开基准实验显示DSRec优于现有最先进方法。