论文写作中recommendation的常见错误

在论文写作中，recommendation 的常见错误包括：过于笼统或模糊、缺乏具体的实施建议、与研究结论不一致、没有考虑实际可行性等。建议在写作过程中，要认真考虑每一个 recommendation 的实际可行性和实施建议，并且与研究结论保持一致。

相关问题

Sequential recommendation

Sequential recommendation是指根据用户历史行为数据，预测用户未来可能感兴趣的物品或内容，常用于电商、视频、音乐等领域的推荐系统中。

在实现上，可以使用基于序列模型的方法，如RNN、LSTM、GRU等，将用户历史行为序列作为输入，预测下一个可能感兴趣的物品或内容。

此外，还可以使用基于图模型的方法，如GNN、GraphSAGE等，将用户历史行为序列转化为图结构，从而进行推荐。

recommendation system

推荐系统是一种利用用户历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐个性化内容的系统。它可以帮助用户发现自己感兴趣的内容，提高用户体验，同时也可以帮助商家提高销售额和用户忠诚度。推荐系统广泛应用于电商、社交网络、新闻媒体等领域。