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网上购物已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分,传统的商品推荐算法无法考虑到用户购买商品的时序性,用户历史购买行为的顺序对预测的准确性有着举足轻重的作用。经过对时序预测算法进行研究,给出基于LSTM深度学习模型对用户进行时序性建模的算法,并利用准确性评价指标对模型进行评估。
基于LSTM的在线商城商品推荐研究
【摘 要】
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网上购物已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分,传统的商品推荐算法无法考虑到用户购买商品的时序性,用户历史购买行为的顺序对预测的准确性有着举足轻重的作用。经过对时
【机 构】
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四川大学计算机学院
【出 处】
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现代计算机(专业版)
【发表日期】
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2018年08期
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