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動態(tài)推薦系統(tǒng)通過學(xué)習動態(tài)變化的興趣特征來考慮推薦系統(tǒng)中的動態(tài)因素，實現(xiàn)推薦任務(wù)隨著時間變化而實時更新。該文提出一種攜帶歷史元素的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ ecurrent Neural Net works，簡稱RNN）推薦模型負責用戶短期動態(tài)興趣建模，而利用基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Feedforward Neural Networks，簡稱FNN）的推薦模型對用戶長期興趣建模。通過兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合，該文構(gòu)建了一個兼顧用戶短期動態(tài)興趣和穩(wěn)定長期興趣的多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合動態(tài)推薦模型（ Hybrid Dynamic Recommendation Model based on Multiple Neural Networks，簡稱 MN-HDRM）。實驗結(jié)果表明相對于目前比較流行的多種動態(tài)推薦算法： Times基于HMM（ Hidden markov model）的推薦模型、基于RNN（ Recurrent Nearal Networks）的推薦模型、基于LSTM（ Long Short- Term Memory）的推薦模型和sTG（ Session- based Temporal graph）推薦模型，MN-HRM在精確率、召回率和平均倒數(shù)排名等多項評價指標上展現(xiàn)出更加優(yōu)越的性能。
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