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0本发明公开了一种基于非局部网络和局部网络的短视频推荐方法。该方法根据用户对短视频的多行为交互序列，得到用户兴趣表征，进而预测用户对目标短视频的点击率。原始的序列推荐方法都是针对单行为序列，无法适用于多行为交互序列表征。而用户的短视频交互序列中既包括“点击”行为又包括“肯定”行为。因此，本方法提出一种非局部网络和局部网络相结合的方法。主要由三个部分组成：第一部分是采用注意力机制方法，得到用户的短视频交互序列中“肯定”行为对每个“点击”行为的影响；第二部分是采用基于非局部注意力机制的循环神经网络生成用户兴趣表征；第三部分是根据用户兴趣表征，预测用户对目标短视频的点击率。