MN-HDRM:长短兴趣多神经网络混合动态推荐模型

来源 :计算机学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：CHENHUANHUAN7

【摘要】

：

动态推荐系统通过学习动态变化的兴趣特征来考虑推荐系统中的动态因素,实现推荐任务随着时间变化而实时更新.该文提出一种携带历史元素的循环神经网络(Recurrent Neural Netw

【作者】

：

冯永张备强保华张逸扬尚家兴

【机构】

：

重庆大学计算机学院,重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室,桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,桂林电子科技大学广西云计算与大数据协同创新中心

【出处】

：

计算机学报

【发表日期】

：

2019年1期

【关键词】

：

循环神经网络前馈神经网络动态推荐模型长短期兴趣时间因素

【基金项目】

：

国家重点研发计划(2017YFB1402400);国家自然科学基金(61762025);重庆市基础与前沿研究计划(cstc2017jcyjAX0340);广西可信软件重点实验室开放课题(kx201701);广西云计算与大数据协同创新中心开放课题(YD16E01);重庆市重点产业共性关键技术创新专项(cstc2017zdcy-zdyxx0047);重庆博士后科学基金(Xm2017125);重庆市

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动态推荐系统通过学习动态变化的兴趣特征来考虑推荐系统中的动态因素,实现推荐任务随着时间变化而实时更新.该文提出一种携带历史元素的循环神经网络(Recurrent Neural Networks,简称RNN)推荐模型负责用户短期动态兴趣建模,而利用基于前馈神经网络(Feedforward Neural Networks,简称FNN)的推荐模型对用户长期兴趣建模.通过两种神经网络的融合,该文构建了一个兼顾用户短期动态兴趣和稳定长期兴趣的多神经网络混合动态推荐模型(Hybrid Dynamic Recommen

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