論文筆記-Personal Recommendation Using Deep Recurrent Neural Networks in NetEase
思路：利用RNN對用戶瀏覽順序建模，利用FNN模擬CF，兩個網絡聯合學習
RNN網絡結構：
輸出層的state表示用戶瀏覽的某一頁面，可以看做是一個one-hot表示，state0到3是依次瀏覽的頁面。因為RNN的輸入個數是有限的，如果用戶瀏覽的過多的頁面，那麽就會丟失最開始的那些頁面，paper為了保留這部分信息，使用了history state將前x-n個狀態的信息保留下來，作為一個單獨的state輸入
history state的向量表示如下：
FNN模擬CF：
輸入是每個用戶的購買item向量0-1表示。輸出是item長度的向量，表示當前用戶的購買概率（雖然輸入是全部用戶，但是在training的時候是對具體的一位user算loss，所以輸出是這個user的item購買概率，在網絡中學習）
兩個網絡放在一起，在各自最後的ReLU層後算一個softmax，然後將兩個網絡softmax的輸出再算一個 softmax。整體結構如下圖：
前四列是RNN，看得出來循環次數是4，最後一列是FNN
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