基于深度神经网络模型的用户序列推荐系统

随着移动互联网和物联网技术的广泛应用,用户行为数据呈现出爆炸式增长。这些数据资源为用户序列推荐系统的构建提供了丰富的数据基础。然而,考虑到用户信息的稀缺性和大量非结构化数据的存在,构建一个高效且健壮的用户序列推荐系统仍是一项巨大的挑战。为此,本文提出了一种新颖的利用深度神经网络模型的方法,旨在学习并精准地表达移动用户的行为特征。如今,用户推荐系统已成为许多在线服务(如新闻推送、电商购物、广告投放和社交平台等)应对信息过载、提升竞争力的关键利器。展望未来,这些领域的蓬勃发展将使用户序列推荐系统的市场前景更加璀璨夺目。