提案されたSSDRecフレームワークは、主要なシーケンシャル推薦モデルに対して柔軟で効果的であり、最先端のデノイジング手法を凌駕しています。
Users' interaction sequences contain noise, affecting recommendation accuracy. SSDRec proposes a three-stage framework to augment sequences and denoise effectively.