向用户推荐相关项目是Reddit和Twitter等在线社区的一项关键任务。对于推荐系统，表示学习提供了一种强大的技术，可以学习嵌入来表示用户行为并捕获项目属性。但是，由于用户兴趣不断发展，因此学习在线社区上的嵌入内容是一项艰巨的任务。可以从1）用户与项目之间的交互，2）来自社区中其他用户的影响中捕获这种演变。现有的动态嵌入模型仅考虑更新用户嵌入的任何因素。但是，在给定的时间，由于两个因素的结合，用户的兴趣在不断发展。为此，我们提出了基于影响力和注意力的协同进化网络（IACN）。IACN本质上包含两个关键组件：交互建模和影响建模层。交互建模层负责在用户与商品交互时更新用户和商品的嵌入。影响建模层捕获由其他用户的交互作用引起的时间激励。为了整合从这两层获得的信号，我们设计了一个新颖的融合层，该层有效地结合了基于交互的嵌入和基于影响的嵌入，以预测最终的用户嵌入。我们的模型优于各种领域的现有最新模型。为了整合从这两层获得的信号，我们设计了一个新颖的融合层，该层有效地结合了基于交互的嵌入和基于影响的嵌入，以预测最终的用户嵌入。我们的模型优于各种领域的现有最新模型。为了整合从这两层获得的信号，我们设计了一个新颖的融合层，该层有效地结合了基于交互的嵌入和基于影响的嵌入，以预测最终的用户嵌入。我们的模型优于各种领域的现有最新模型。



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