Nyligen, Recurrent Neural Network (RNN) lösningar för recommender system (RS) blir allt populärare. Insikten är att det finns vissa inneboende mönster i sekvensen av användarnas åtgärder, och RNN har visat sig fungera utmärkt när man modellerar sekventiella data. I traditionella uppgifter som språkmodellering tar RNN-lösningar vanligtvis endast hänsyn till den sekventiella ordningen av objekt utan begreppet intervall. I RS är dock tidsintervallen mellan användarnas åtgärder av stor betydelse för att fånga upp förhållandet mellan användarnas åtgärder och de traditionella RNN-arkitekturerna är inte bra på att modellera dem. I detta dokument föreslår vi en ny LSTM variant, dvs. Time-LSTM, för att modellera användarnas sekventiella åtgärder. Time-LSTM utrustar LSTM med tidsgrindar till modelltidsintervall. Dessa tidsgrindar är särskilt utformade, så att Time-LSTM, jämfört med de traditionella RNN-lösningarna, bättre fångar både användarnas kortsiktiga och långsiktiga intressen, för att förbättra rekommendationens prestanda. Experimentella resultat på två verkliga datauppsättningar visar hur överlägsen rekommendationsmetoden är med hjälp av Time-LSTM jämfört med de traditionella metoderna.
Tims-LSTM REF utrustar LSTM med tidsgrindar till modelltidsintervall.
What to Do Next: Modeling User Behaviors by Time-LSTM.
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}