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基于GRU网络的会话型混合电商推荐算法

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目前电商数据存在维度多、实时性要求强等特点,很多传统的推荐算法并不能很好地适用于电商推荐.针对电商场景中需要同时考虑用户长期偏好和短期偏好,数据维度高导致推荐算法运行效率低,少数无关数据影响对用户真实意图的判断等问题,论文提出了一种基于GRU网络的会话型混合推荐算法.该混合推荐算法同时考虑了用户的长短期偏好,能够通过注意力机制推测用户真实意图,相比于其他循环神经网络推荐算法提高了运行效率,提高了推荐准确度.
Session Based Hybrid E-commerce Recommendation Algorithm Based on GRU Network

李镇宇、朱小龙、周从华、刘志锋

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江苏大学计算机科学与通信工程学院 镇江 212013

江苏大学京口区新一代信息技术产业研究院 镇江 212013

电商推荐 门限循环单元 注意力机制 长短期状态

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.05.005

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(5)
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