《Improved Recurrent Neural Networks for Session-based Recommendations》 DLRS 2016 阅读笔记
摘要：本篇论文在上篇论文的基础上对该模型进行优化，主要体现在以下几点： 新的数据预处理方式，数据增强 数据分布改变（时效性） Generalised distillation item embedding代替全预测空间 1.基础模型 模型依旧简单，但是不同于之前的模型，它对embedding层加入了dropout参数来防止过拟合。 首先介绍： 2.1数据增强 本篇作者用了两种方法做数据增强，一种是
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