세션 구조의 활용
원 연구는 행동이 같은 세션 안에서는 동질적이고 세션 사이에서는 이질적인 성질을 보인다는 관찰에서 출발했다. 여러 과거 세션을 하나의 긴 행동열과 구분해 활용하는 모델을 제안했다.
세션 안과 사이의 관심
편향 인코딩을 포함한 자기 어텐션으로 세션별 관심을 추출한다. 이후 양방향 LSTM으로 세션 사이에서 관심이 어떻게 변하고 상호작용하는지 학습한다.
대상 항목과의 연결
국소 활성화 단위는 각 세션 관심이 대상 항목에 미치는 영향을 적응적으로 반영한다. 광고와 운영 추천 자료에서 평가해 세션 구조를 활용하는 접근을 비교했다.