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動態推薦系統通過學習動態變化的興趣特征來考慮推薦系統中的動態因素，實現推薦任務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神經網絡（ Recurrent Neural Networks，簡稱RNN）推薦模型負責用戶短期動態興趣建模，而利用基于前饋神經網絡（ Feedforward Neural Networks，簡稱FNN）的推薦模型對用戶長期興趣建模。通過兩種神經網絡的融合，該文構建了一個兼顧用戶短期動態興趣和穩定長期興趣的多神經網絡混合動態推薦模型（ Hybrid Dynamic Recommendation Model based on Multiple Neural Networks，簡稱 MN-HDRM）。實驗結果表明相對于目前比較流行的多種動態推薦算法： Times+十、基于HMM（ Hidden markov Model）的推薦模型、基于RNN（ Recurrent Neural 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-HDRM在精確率、召回率和平均倒數排名等多項評價指標上展現出更加優越的性能。
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