Table 3 Performance comparisons of different methods.

From: Explicit intent enhanced contrastive learning with denoising networks for sequential recommendation

Dataset

Toys

Sports

Beauty

Metrics

HR

NDCG

HR

NDCG

HR

NDCG

@5

@20

@5

@20

@5

@20

@5

@20

@5

@20

@5

@20

BPR

0.0120

0.0312

0.0082

0.0136

0.0141

0.0323

0.0091

0.0142

0.0212

0.0589

0.0130

0.0236

GRU4Rec

0.0097

0.0301

0.0059

0.0116

0.0162

0.0421

0.0103

0.0186

0.0111

0.0478

0.0058

0.0104

Caser

0.0166

0.0420

0.0107

0.0179

0.0154

0.0399

0.0114

0.0178

0.0251

0.0643

0.0145

0.0298

SASRec

0.0463

0.0941

0.0306

0.0441

0.0206

0.0497

0.0135

0.0216

0.0374

0.0901

0.0241

0.0387

BERT4Rec

0.0274

0.0688

0.0174

0.0291

0.0217

0.0604

0.0143

0.0251

0.0410

0.0914

0.0261

0.0403

\(S^3\text {-Rec}_\text {ISP}\)

0.0143

0.0235

0.0123

0.0162

0.0121

0.0344

0.0084

0.0146

0.0189

0.0487

0.0115

0.0198

DSSRec

0.0447

0.0942

0.0297

0.0437

0.0209

0.0499

0.0139

0.0221

0.0408

0.0894

0.0263

0.0399

CL4SRec

0.0503

0.0990

0.0392

0.0506

0.0231

0.0557

0.0146

0.0238

0.0401

0.0974

0.0268

0.0428

CoSeRec

0.0533

0.1037

0.0370

0.0513

0.0290

0.0636

0.0196

0.0293

0.0504

0.1034

0.0339

0.0487

ICLRec

0.0598

0.1138

0.0404

0.0557

0.0283

0.0641

0.0182

0.0285

0.0500

0.1058

0.0326

0.0483

IOCRec

0.0545

0.1133

0.0297

0.0465

0.0293

0.0684

0.0166

0.0279

0.0511

0.1126

0.0312

0.0490

EICD-Rec

0.0663

0.1184

0.0469

0.0614

0.0305

0.0667

0.0203

0.0306

0.0580

0.1130

0.0397

0.0553

Improv.

10.87%

4.04%

16.09%

10.23%

4.10%

− 2.49%

3.57%

4.44%

13.50%

0.36%

17.11%

12.86%