个性化会话推荐的分层递归神经网络代码发布

资源摘要信息: "我们的ACM RecSys 2017论文《使用分层递归神经网络个性化基于会话的推荐》的代码，是一个可下载的.zip压缩包，包含了主要以Python编写的程序和脚本。该代码库的名称为'hgru4rec-master'。ACM RecSys会议是一个专注于推荐系统的顶级学术会议，而该论文的主要贡献是提出了一种新的基于会话的推荐系统方法，该方法运用了分层递归神经网络（Hierarchical Gated Recurrent Units，简称为hGRUs）来实现个性化推荐。通过这种方法，系统能够更好地理解用户在不同会话中的动态偏好变化。 分层递归神经网络是深度学习中的一种网络结构，特别适用于处理序列数据。递归神经网络（RNNs）是处理序列数据的常用模型，但由于它们难以捕捉长期依赖关系，因此出现了各种改进版本，如长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）。hGRUs是GRUs的一种变体，它们通过分层结构来提高模型对序列数据的理解能力，从而更准确地对用户行为进行建模。 基于会话的推荐系统与传统的推荐系统不同，它不依赖于用户的历史行为数据，而是专注于用户最近的交互行为，即会话。这意味着推荐系统需要能够实时地分析用户的短期兴趣，并据此做出推荐。使用分层递归神经网络可以更好地捕捉会话中的时间序列信息，并且通过层级结构来表达不同时间尺度上的兴趣变化，为用户提供更加个性化和准确的推荐。 在论文中详细介绍了hGRUs的结构、训练方法和如何将其应用于推荐系统的算法实现。开发者或研究人员可以通过下载的.zip压缩包内的文件进行实验和进一步研究。文件名称列表中的'hgru4rec-master'暗示了这个代码库是一个专注于实现和评估hGRUs在基于会话的推荐系统中应用的项目。 代码可能包含了以下几个主要部分： 1. 数据处理脚本，用于加载和预处理推荐系统中的会话数据。 2. hGRUs模型定义，包括其网络架构和参数配置。 3. 训练脚本，用于训练hGRUs模型以及进行超参数调整。 4. 推荐脚本，利用训练好的模型对新的用户会话进行推荐。 5. 评估脚本，用于评估推荐系统的性能指标，如准确度、召回率等。 此外，代码库可能还包含了开发者指南或使用说明文档，帮助用户了解如何运行代码和复现实验结果。"