【摘 要】
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日常生活的信息纷繁复杂,因此需要推荐系统来帮助人们进行信息筛选。传统的推荐系统将推荐过程看成是静态的,缺少对序列数据短期或长期的依赖关系的研究。循环神经网络由于在
【基金项目】
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广东省科技厅项目(粤科产学研字[2016]176号,粤科规财字[2014]140号)资助
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日常生活的信息纷繁复杂,因此需要推荐系统来帮助人们进行信息筛选。传统的推荐系统将推荐过程看成是静态的,缺少对序列数据短期或长期的依赖关系的研究。循环神经网络由于在处理序列化数据时有突出的表现,因此可应用到具有序列特征的推荐数据中。文中采用循环神经网络的seq2seq模型来构造这种推荐系统,将推荐过程看作一个序列的翻译过程或答案生成的过程,利用大量用户以往的交互数据,找出其中的频繁模式,将其应用到其他用户对物品的行为预测中。实验在两个常用数据集上进行,使用BLEU衡量推荐结果,实验结果表明:该方法可以做出序
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