Fine-Grained Long and Short-Term Preference Sequential Recommendation with Contrastive Learning

Yang Xingyao; Wu Yanfu; Zhang Zulian; Yu Jiong; Zhong Zhiqiang; Chen Yu

doi:10.13568/j.cnki.651094.651316.2025.01.18.0001

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Fine-Grained Long and Short-Term Preference Sequential Recommendation with Contrastive Learning

Intelligent Modeling and Engineering Computation | 更新时间：2026-03-24

- Fine-Grained Long and Short-Term Preference Sequential Recommendation with Contrastive Learning
- Journal of Xinjiang University(Natural Science Edition in Chinese and English) Vol. 43, Issue 2, Pages: 156-168(2026)
- 作者机构：
  
  1.新疆大学软件学院新疆智能计算与智慧应用重点实验室，新疆乌鲁木齐 830091
  2.新疆维吾尔自治区气象局新疆兴农网信息中心，新疆乌鲁木齐 830002
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13568/j.cnki.651094.651316.2025.01.18.0001
  CLC： TP301.6
- Received：18 January 2025，
  
  Revised：2026-01-09，
  
  Accepted：11 January 2026，
  
  Published：25 March 2026
- 稿件说明：
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杨兴耀，武彦孚，张祖莲，于炯，钟志强，陈羽．结合对比学习的细粒度长短期偏好序列推荐［J］．新疆大学学报（自然科学版中英文），2026，43（2）：156-168．

Yang Xingyao，Wu Yanfu，Zhang Zulian，Yu Jiong，Zhong Zhiqiang，Chen Yu．Fine-grained long and short-term preference sequential recommendation with contrastive learning［J］．Journal of Xinjiang University（Natural Science Edition in Chinese and English），2026，43（2）：156-168.
杨兴耀，武彦孚，张祖莲，于炯，钟志强，陈羽．结合对比学习的细粒度长短期偏好序列推荐［J］．新疆大学学报（自然科学版中英文），2026，43（2）：156-168． DOI： 10.13568/j.cnki.651094.651316.2025.01.18.0001.

Yang Xingyao，Wu Yanfu，Zhang Zulian，Yu Jiong，Zhong Zhiqiang，Chen Yu．Fine-grained long and short-term preference sequential recommendation with contrastive learning［J］．Journal of Xinjiang University（Natural Science Edition in Chinese and English），2026，43（2）：156-168. DOI： 10.13568/j.cnki.651094.651316.2025.01.18.0001.

摘要

序列推荐旨在

利用用户长短期偏好进行项目推荐，但大部分序列推荐系统面临学习力不足、长短期偏好融合不充分等问题．针对上述问题，本文提出一种基于对比学习的细粒度长期与短期偏好序列推荐方法．1）针对长短期偏好融合不充分的问题，提出长短期偏好学习层和长短期偏好融合层．首先，将用户行为序列分割为多段时间会话，并利用门控循环单元提取每段会话中用户的短期偏好，然后通过多头注意力机制融合短期偏好序列捕获用户长期偏好.最后，依据时间跨度自适应融合长期与短期偏好，从而获得更具代表性和全面性的偏好表示．2）针对数据稀疏导致学习力不足的问题，设计一种偏好表示对比学习任务，引入代理用户偏好进行对比学习，以实现更加精确的偏好推荐．结果表明：与次优方法相比，模型在3个公共数据集的

Hit

@20指标分别提高了9.84%、6.40%、1.52%，

MAP

@20指标分别提高了22.64%、2.42%、6.42%，证明本文所提方法的有效性．

Abstract

Sequence recommendation aims at item recommendation using users' long and short-term preferences

but most sequence recommendation systems face problems such as insufficient learning power and inadequate fusion of long and short-term preferences. Aiming at the above problems

this paper proposes a fine-grained long and short-term preference sequence recommendation method based on contrastive learning. 1) To address the problem of insufficient long and short-term preference fusion

this paper proposes a long and short-term preference learning layer and a long and short-term preference fusion layer. Firstly

it splits the user behaviour sequence into multi-period sessions and extracts the user's short-term preference in each session by using gated recurrent units

and then fuses the short-term preference sequences to capture the user's long-term preference through the multi-head attention mechanism. Finally

the long-term and short-term preferences are fused adaptively based on the time span to obtain a more representative and comprehensive preference representation. 2) Aiming at the problem of insufficient learning power due to data sparsity

a preference representation comparison learning task is designed to introduce agent user preferences for comparison learning to achieve more accurate preference recommendation. The experimental results show that: compared to the sub-optimal methods

the model improves the

Hit

@20 metric by 9.84%

6.40%

and 1.52%

and the

MAP

@20 metric by 22.64%

2.42%

and 6.42% on three public datasets

respectively

demonstrating the effectiveness of the proposed method.

关键词

Keywords

references

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