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針對當(dāng)前大數(shù)據(jù)環(huán)境下文本推薦不精確的問題，對文本數(shù)據(jù)和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)2種異質(zhì)數(shù)據(jù)進行融合，并引入編碼器-解碼器框架，提岀基于異質(zhì)注意力的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于短期文夲推薦。使用句子級的分布記憶模型和實體關(guān)系表示方法 Transr，分別將文本數(shù)據(jù)和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)嵌入到高維向量中作為模型的輸入。在編碼器階段，使用雙向GRU將用戶的短期興趣引入到推薦模型中，并將注意力機制與解碼器相連接，使解碼器能動態(tài)地選擇并線性組合編碼器輸入序列的不同部分，以建模用戶在短期內(nèi)的偏好在解滯階段，將編碼器的注意力輸出候選項和當(dāng)前用戶的表示作為輸入。通過雙向GRU和前饋網(wǎng)絡(luò)層，計算每個候選項的得分得到推薦結(jié)果。實驗結(jié)果表明與TF-IDF和 Temkin等模型相比，該模型在召回率和均值平均精度指標(biāo)上均有明顯提升。
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