下一步：通过Time-LSTM对用户行为进行建模

最近，推荐系统（RS）的递归神经网络（RNN）解决方案变得越来越流行。 洞察力在于，用户动作序列中存在一些固有的模式，并且事实证明，当对顺序数据进行建模时，RNN的表现非常出色。 在诸如语言建模之类的传统任务中，RNN解决方案通常仅考虑对象的顺序顺序，而没有间隔的概念。 但是，在RS中，用户动作之间的时间间隔对于捕获用户动作与传统RNN体系结构之间的关系非常重要，不利于对它们进行建模。 在本文中，我们提出了一个新的LSTM变体，即Time-LSTM，以对用户的顺序动作进行建模。 Time-LSTM为LSTM配备时间门，以对时间间隔进行建模。 这些时间门经过专门设计，因此与传统的RNN解决方案相比，Time-LSTM可以更好地捕捉用户的短期和长期利益，从而提高推荐性能。 对两个真实数据集的实验结果表明，使用Time-.LSTM推荐方法优于传统方法。