Time-LSTM：使用RNN来处理用户行为时间间隔不均等的问题

最新推荐文章于 2025-04-04 19:56:06 发布
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分类专栏： 浅谈 文章标签： LSTM 时间间隔
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What to Do Next: Modeling User Behaviors by Time-LSTM

这是IJCAI 2017的一篇文章，提出了Time-LSTM用于推荐系统，被多篇时间序列论文引用。其中利用行为时间间隔的方法值得我们思考。

1.背景问题

推荐系统一般是应用于电子商务等场景：给定用户的一系列历史交易记录，预测用户在未来某个时间点可能会购买的某些商品。

  • 用户集合
    在这里插入图片描述

  • 商品集合

在这里插入图片描述

  • 用户 u 的历史交易记录
    在这里插入图片描述

2.过去方法缺陷

近年来的研究发现RNN可以很好地捕捉用户行为序列的一些模式，但是这些RNN方法都没有考虑时间间隔（time interval），而且这些时间信息对揭示用户行为的关系有很大的作用。

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