【摘 要】
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协同过滤算法如今已经广泛地应用在推荐系统领域,但大多未考虑数据的时效特征,近期长短期记忆网络(LSTM)在用户短期偏好建模方面显示出了巨大的优势,它能描述数据随时间变化
【机 构】
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郑州轻工业大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61802353).
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协同过滤算法如今已经广泛地应用在推荐系统领域,但大多未考虑数据的时效特征,近期长短期记忆网络(LSTM)在用户短期偏好建模方面显示出了巨大的优势,它能描述数据随时间变化的动态特征.因此本文将LSTM与协同过滤算法相结合,提出基于LSTM的协同过滤算法模型LSMF,该模型应用循环神经网络结构来动态模拟会话上下文,建模短期行为偏好,并自适应融合长期行为偏好进行推荐.在Netflix数据集上与传统方法BPRMF、LSTM和两种基于RNN的最新模型NARM、T-LSTM相比,用户行为预测有了显著的改进.试验结果表
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