Rekommenderar system utgår traditionellt från att användarprofiler och filmattribut är statiska. Temporär dynamik är rent reaktiva, dvs. de härleds efter att de observerats, t.ex. Efter att en användares smak har förändrats eller baserats på handgjorda temporala biaskorrigeringar för filmer. Vi föreslår Recurrent Recommender Networks (RRN) som kan förutsäga framtida beteendebanor. Detta uppnås genom att både användare och filmer förses med ett Long Short-Term Memory (LSTM) [14] autoregressiv modell som fångar dynamik, förutom en mer traditionell lågvärdig faktorisering. På flera verkliga datauppsättningar erbjuder vår modell utmärkt förutsägelsenoggrannhet och den är mycket kompakt, eftersom vi inte behöver lära oss latent tillstånd utan snarare bara statens övergångsfunktion.
Wu och Al. REF föreslog Recurrent Recommender Networks (RRN) för att förutsäga framtida beteendebanor.
Recurrent Recommender Networks
{'venue': "WSDM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}