Session-based recommendations with recurrent neural networks（閱讀理解）

時間 2020-12-30

標籤 RNN 欄目網站開發简体版

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本文是最大貢獻在於第一次將RNN使用到Session-based Recommendation中作者將用戶的行爲作爲看做是序列問題，有效的將時間信息添加到網絡中，在傳統的兩類推薦方法中——基於內容的推薦算法和協同過濾推薦算法（model-based、memory-based）在刻畫序列數據中存在缺陷：每個item相互獨立，不能建模item的連續偏好信息，缺失了整個序列的休息。而本文的方法恰好運

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