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一种基于长短期兴趣的推荐算法设计
【摘要】 用户的长期和短期兴趣对于用户搜索意图表达具有重要的作用，利用这些信息能够进一步改进推荐系统效果。文章提出了一种基于用户长期和短期兴趣的推荐算法，基于改进的GRU模型对用户历史交互序列进行学习，提取其短期兴趣，利用长期兴趣和短期兴趣共同对用户的行为进行预测，同时短期兴趣还用于长期兴趣的更新。实验验证结果表明，该算法能够进一步准确表达用户的兴趣和意图，系统能够产生更加符合用户需求的推荐结果，提高推荐系统的性能。
【基金】 淮南师范学院校级自然科学研究项目“基于长短期兴趣学习的序列化推荐系统研究”(2020XJYB015)
- 【文献出处】 电脑知识与技术 ,Computer Knowledge and Technology , 编辑部邮箱 ,2023年25期
- 【分类号】TP391.3
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