基于用户记忆网络和树形结构的深度模型的个性化推荐系统

摘要

本发明公开了一种基于用户记忆网络和树形结构的深度模型的个性化推荐系统，其特征在于：用户记忆模块、商品本体模块以及预测模块。其中，用户记忆模块用来捕获用户的历史数据；所述的用户记忆模块是由基于语境化的长短记忆网络框架所构成的，该模块通过短期记忆和长期记忆两个部分来捕捉用户的兴趣动态。短期记忆用来捕捉用户近期购买商品的记录，并通过这些记录，得到一个用户的短期记忆映射；长期记忆会根据用户的长期购买习惯，依据该用户的大量购买记录总结出用户感兴趣的商品的特征，并记录下来，并通过这些记录得到一个用户的长期记忆映射。商品本体模块通过每个商品之间的关联信息以及用户的历史购买记录，得到商品的映射信息；预测模块将会结合用户记忆模块和商品本体模块的输出的短期记忆映射、长期记忆映射以及商品映射进行最终的推荐预测。