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基于GRU网络的会话型混合电商推荐算法
文献摘要：
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.
文献关键词：
电商推荐;门限循环单元;注意力机制;长短期状态
中图分类号：
作者姓名：
李镇宇;朱小龙;周从华
作者机构：
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
文献出处：
引用格式：
[1]李镇宇;朱小龙;周从华-.基于GRU网络的会话型混合电商推荐算法)[J].计算机与数字工程,2022(05):942-947
A类：
电商推荐,长短期状态
B类：
GRU,会话,电商数据,商场,要同,户长,长期偏好,数据维度,混合推荐算法,长短期偏好,注意力机制,循环神经网络,门限循环单元
AB值：
0.255979
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