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现有的两类推荐模型(基于循环神经网络的推荐模型和基于协同过滤的推荐模型)将用户编码在一个低维想两种,限制了用户偏好的记忆能力。为增大模型记忆空间,匹配用户需求,提出基于混合矩阵分解的记忆网络模型,在基于矩阵分解的框架下混合使用深度神经网络和记忆网络,得到两个层级的用户表示。
基于矩阵分解的记忆网络模型
【摘 要】
：
现有的两类推荐模型(基于循环神经网络的推荐模型和基于协同过滤的推荐模型)将用户编码在一个低维想两种,限制了用户偏好的记忆能力。为增大模型记忆空间,匹配用户需求,提出
【机 构】
：
哈尔滨陆军预备役炮兵旅
【出 处】
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现代计算机
【发表日期】
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2020年36期
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