目前已经有很多关于推荐系统的工作取得了很好的成绩。然而大多数工作都集中在对购物篮中单个项目进行排序，关于下一个购物篮的推荐方案却很少。GATBR是一个基于图注意力网络的购物篮推荐模型，它分别对购物篮和其中项目建模。网络中的注意力模块针对给定项目的历史行为，学习其中复杂的交互关系，最后将其合并表示为超图，为目标用户提供最有可能出现在下一个购物篮中的项目参考。通过在Yoochoose和TaFeng数据集上进行实验，GATBR表现出高于其它现有方案的预测精度。
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