車輛環(huán)境下基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的推薦列表二次排序模型

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摘要：針對現(xiàn)有車輛推薦算法在數(shù)據(jù)稀疏情況下推薦效果不佳，以及難以處理用戶購買意圖受多種因素影響的非線性關(guān)系問題，文章提出了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的推薦列表二次排序模型（RGANV）。該模型首先利用門控循環(huán)單元（GRU）網(wǎng)絡(luò)分析車輛用戶的會話信息，生成初步推薦列表。隨后，利用該列表訓(xùn)練GAN 模型中的判別器，并根據(jù)訓(xùn)練好的生成器對推薦列表進(jìn)行二次排序，使商品相關(guān)性評分更加準(zhǔn)確，進(jìn)而生成高質(zhì)量推薦列表。（剩余3293字）