ABSTRACT 顺序推荐由于其实用性和通过捕获顺序信息的高精度而一直是研究的热点。由于广泛采用基于深度学习（DL）的方法来对用户行为序列下的本地和动态偏好进行建模，因此用户的全局和静态偏好的建模往往被低估了，通常只有一些简单而粗略的用户潜在表示是介绍。此外，大多数现有方法都假设通过考虑历史行为可以完全捕获用户的意图，而忽略了现实中用户意图的可能不确定性，这可能会受到要推荐候选项目的出现的影响。