车辆环境下基于生成对抗网络的推荐列表二次排序模型

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摘要：针对现有车辆推荐算法在数据稀疏情况下推荐效果不佳，以及难以处理用户购买意图受多种因素影响的非线性关系问题，文章提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的推荐列表二次排序模型（RGANV）。该模型首先利用门控循环单元（GRU）网络分析车辆用户的会话信息，生成初步推荐列表。随后，利用该列表训练GAN 模型中的判别器，并根据训练好的生成器对推荐列表进行二次排序，使商品相关性评分更加准确，进而生成高质量推荐列表。（剩余3293字）

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