基于LSTM的在线商城商品推荐研究

• 作者: 王屯屯
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 时序模型 LSTM 在线商城 商品推荐
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 31-33
• 页数: 3页
• 分类号: TP273

摘要

网上购物已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，传统的商品推荐算法无法考虑到用户购买商品的时序性，用户历史购买行为的顺序对预测的准确性有着举足轻重的作用。经过对时序预测算法进行研究，给出基于LSTM深度学习模型对用户进行时序性建模的算法，并利用准确性评价指标对模型进行评估。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王屯屯	四川大学计算机学院	3	16	2.0	3.0