在 BST 中使用顺序数据
BST将用户行为历史视为时间序列数据，并使用Transformer架构进行学习。具体来说，我们利用自我注意力来识别哪些过去的行为对当前的兴趣有很大的影响。例如，如果用户高度依赖他们最近查看过的产品，那么有关这些产品的信息将大量反映在推荐结果中。通过执行此过程，我们能够提供更准确的建议。
用户兴趣预测与个性化
BST 的优势在于它能够实时预测用户兴趣并实现高级个性化。传统方法通常根据用户过去喜欢的商品进行推荐，但 BST 更重视最近的行为，从而能够更灵活地响应兴趣的变化。例如，如果用户几周前对智能手机感兴趣，但最近开始搜索智能手表，BST 可以优先推荐与智能手表相关的内容。
基于会话的推荐系统根据特定会话中的行为推荐项目。另一方面，BST 与简单的基于会话的方法不同，因为它考虑了长期行为历史。例如，BST 的一大优点是它既考虑了短期利益，又考虑了长期偏好。这使得不仅可以根据单个会话中的行为提出建议，还可以根据过去兴趣的变化提出建议。这使我们能够为您提供与您的兴趣更相关的内容。
如何实现 BST：使用 PyTorch 的具体代码示例
深度学习框架PyTorch常用于实现BST。本章讲 中国泰国数据 解了BST的基本实现方法，并提供了实际的代码示例。实现 BST 涉及数据预处理、模型构建、训练和评估等步骤。特别地，实现利用自注意力机制的Transformer层非常重要。
实现 BST 所需的库和环境
要实现 BST，您需要一个 Python 和 PyTorch 环境。具体来说，使用了以下库：
PyTorch（深度学习框架）
NumPy（数值计算库）
Pandas（数据处理库）
Matplotlib（可视化库）
Scikit-learn（用于预处理和评估）
首先，要设置环境，请运行以下命令：