序列推荐系统是一种推荐模型，它侧重于用户交互的顺序来预测未来的行为。与传统推荐系统通常将用户行为视为一组不相关的事件不同，序列模型强调动作的时间序列。例如，在音乐流媒体应用程序中，此类系统可能会分析用户收听歌曲的顺序来推荐下一首曲目，而不是仅仅依靠他们的总体偏好。关键思想是，过去行为的顺序为理解用户接下来可能做什么提供了重要的上下文。
这些系统通常使用可以处理有序数据的算法，例如马尔可夫链、循环神经网络 (RNN) 或 Transformer。例如，马尔可夫链可以根据观察到的序列对从一个项目转换到另一个项目的概率进行建模，而 RNN 可以通过维护随时间演变的隐藏状态来捕获长期依赖关系。最近，像 BERT4Rec 这样基于 Transformer 的架构越来越受欢迎，因为它们使用注意力机制来权衡序列中不同项目的重要性。例如，在电子商务设置中，Transformer 可能会识别出浏览过笔记本电脑、鼠标和键盘的用户更有可能接下来购买笔记本电脑支架，而不是像服装这样不相关的商品。
从实践角度来看，构建序列推荐器涉及处理可变长度序列、稀疏数据和实时性能等挑战。开发人员通常将数据预处理为固定长度的序列，或使用填充和屏蔽等技术来处理可变性。 TensorFlow 或 PyTorch 等工具提供了用于实现 RNN 或 Transformer 的库，而像 SASRec（自注意力序列推荐）这样的框架提供了预构建的架构。 Hit Rate、NDCG（归一化折损累积增益）或 MRR（平均倒数排名）等评估指标通常用于衡量准确性。例如，视频平台可能会测试用户“接下来播放”列表中的首要推荐是否与他们的实际观看选择相符。平衡模型复杂性与计算效率（特别是对于大规模系统）对于确保实时推荐而不会产生过多的延迟至关重要。