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傳統(tǒng)電影推薦算法多數(shù)基于用戶和電影的靜態(tài)屬性進(jìn)行推薦，忽略了時(shí)間序列數(shù)據(jù)內(nèi)在的時(shí)間和因果因素，推薦質(zhì)量不高。為此，利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在處理時(shí)間序列上的優(yōu)勢(shì)，提出一種推薦算法R-RNN。采用2個(gè)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)分別挖掘用戶和電影的潛在狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)距離的歷史狀態(tài)積累，將用戶狀態(tài)和電影狀態(tài)的內(nèi)積作為最終評(píng)分。在IDB和Netiⅸx數(shù)據(jù)集及Netiⅸx子集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基于概率矩陣分解、 Times++及utorec算法相比，該算法能夠有效降低均方根誤差，并提高預(yù)測(cè)評(píng)分的準(zhǔn)確度。
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