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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。(剩余5859字)
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一种基于长短期兴趣的推荐算法设计
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