吉林大学学报(信息科学版) ›› 2023, Vol. 41 ›› Issue (6): 1128-1134.
王浩宇, 李蕴华
收稿日期:
2023-04-20
出版日期:
2023-11-30
发布日期:
2023-12-01
作者简介:
王浩宇(1984— ), 男, 吉林松原人, 吉林大学工程师, 主要从事计算机网络、 无线通信研究, ( Tel) 86-13644408500 (E-mail)wanghy963@ mail. jlu. edu. cn
WANG Haoyu, LI Yunhua
Received:
2023-04-20
Online:
2023-11-30
Published:
2023-12-01
摘要: 为解决基于 RNN(Recurrent Neural Network)的序列推荐模型在处理长序列时易出现梯度消失或爆炸从而 导致推荐模型训练过程不稳定问题, 在传统门控循环单元(GRU: Gated Recurrent Unit) 基础上, 引入了残差 连接、 层归一化以及前馈神经网络等模块, 提出了基于深度残差循环神经网络的序列推荐模型 DeepGRU。 并 在 3 个公开数据集上进行了验证, 实验结果表明, 该 DeepGRU 相较于目前最先进的序列推荐方法具有明显的 优势(推荐精度平均提升 8. 68% )。 消融实验验证了引入的残差连接等模块在 DeepGRU 框架下的有效性。 并且, 该 DeepGRU 有效缓解了在处理长序列时训练过程不稳定的问题。
中图分类号:
王浩宇, 李蕴华 . 基于深度残差循环神经网络的序列推荐模型 [J]. 吉林大学学报(信息科学版), 2023, 41(6): 1128-1134.
WANG Haoyu, LI Yunhua . Residual Connected Deep GRU for Sequential Recommendation[J]. Journal of Jilin University (Information Science Edition), 2023, 41(6): 1128-1134.
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