《Improved Recurrent Neural Networks for Session-based Recommendations》 DLRS 2016 閱讀筆記
摘要：本篇論文在上篇論文的基礎上對該模型進行優化，主要體現在以下幾點： 新的數據預處理方式，數據增強 數據分佈改變（時效性） Generalised distillation item embedding代替全預測空間 1.基礎模型 模型依舊簡單，但是不同於之前的模型，它對embedding層加入了dropout參數來防止過擬合。 首先介紹： 2.1數據增強 本篇作者用了兩種方法做數據增強，一種是
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