基于生成对抗网络的长短兴趣推荐模型

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传统的推荐系统中,用户的兴趣被认为是稳定不变的,而事实上,用户的兴趣会因为各种因素产生变化。为了更加有利地跟踪用户兴趣偏好变化进行内容推荐,提出了一种基于生成对抗网络的推荐算法L-GAN(long short-term memory via generative adversarial networks),利用长期和短期的兴趣偏好,通过生成对抗的训练策略来训练推荐模型,使推荐模型产生的推荐列表更加准确。在对抗训练过程中,将数据分为多个行为周期,按照时间顺序依次输入每个行为周期内的用户-项目评价矩阵,生成器
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