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傳統(tǒng)電影推薦算法多數(shù)基于用戶和電影的靜態(tài)屬性進行推薦，忽略了時間序列數(shù)據(jù)內(nèi)在的時間和因果因素，推薦質(zhì)量不高。為此，利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在處理時間序列上的優(yōu)勢，提出一種推薦算法R-RNN。采用2個長短期記憶網(wǎng)絡(luò)分別挖掘用戶和電影的潛在狀態(tài)，實現(xiàn)長距離的歷史狀態(tài)積累，將用戶狀態(tài)和電影狀態(tài)的內(nèi)積作為最終評分。在IDB和Netiⅸx數(shù)據(jù)集及Netiⅸx子集上的實驗結(jié)果表明，與基于概率矩陣分解、 Times++及utorec算法相比，該算法能夠有效降低均方根誤差，并提高預測評分的準確度。
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