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Time-Aware LSTM Neural Networks for Dynamic personalized Recommendation on Business Intelligence

Tsinghua Science and Technology 2024年第1期29卷 185-196页

作者： Xuan Yang James A.Esquivel Graduate School Angeles University FoundationAngeles City 2009Philippines Shandong Provincial University Laboratory for Protected Horticulture Weifang University of Science and TechnologyWeifang 262700China

personalized recommendation plays a critical role in providing decision-making support for product and service analysis in the field of business ***,deep neural network-based sequential recommendation models gained considerable ***,existing approaches pay litle attention to users'dynamically evolving interests,which are influenced by product attributes,especially product *** overcome these challenges,we propose a dynamic personalized recommendation model:***,we first embed product information and attribute information into a unified data ***,we exploit long short-term memory(LsTM)networks to characterize sequential behavior over multiple time periods and seize evolving interests by hierarchical LSTM ***,similarity values between users are measured through pairwise interest features,and personalized recommendation lists are generated.A series of experiments reveal the superiority of the proposed method compared withotheradvanced methods.

关键词： personalized recommendations evolving interests embedding LsTM networks

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