Long and Short-Term Recommendations with RNNs

在 Session-based 推荐任务中，RNN 是目前最为有效的模型了，在于它对于协同过滤理论在序列化预测上的扩展。随着这种新手段的出现，我们可以对用户进行长期和短期的推荐，这在过去常被混在一起。本文首先将协同过滤方法在长短期推荐的任务上改造，同时引入 RNN 来更好地解决这一问题，证明了 RNN 模型在序列化推荐任务上的优越性。