捆绑商品推荐
从用户、捆绑和商品三个层级捕捉购买意图的多样性，使推荐更精准。
Ding, Zou · Zhao, Sen · 魏巍 · 毛先领 · Ruixuan, Li · Dangyang, Chen · Rui, Fang · Yuanyuan, Fu
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 2023
同时从用户、捆绑和商品三个层级解耦意图，能够捕捉用户在不同捆绑和不同商品上的意图多样性，更全面地反映用户偏好。
通过统一的对比学习目标，将意图解耦与推荐子任务联合优化，使得意图表示更加精准，进而提升推荐效果。
在三个基准数据集上均大幅超越现有最优方法，相对提升最高达73.3%，证明了模型的有效性。