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针对当前大数据环境下文本推荐不精确的问题，对文本数据和关系网络2种异质数据进行融合，并引入编码器-解码器框架，提岀基于异质注意力的循环神经网络模型用于短期文夲推荐。使用句子级的分布记忆模型和实体关系表示方法 Transr，分别将文本数据和关系网络嵌入到高维向量中作为模型的输入。在编码器阶段，使用双向GRU将用户的短期兴趣引入到推荐模型中，并将注意力机制与解码器相连接，使解码器能动态地选择并线性组合编码器输入序列的不同部分，以建模用户在短期内的偏好在解滞阶段，将编码器的注意力输出候选项和当前用户的表示作为输入。通过双向GRU和前馈网络层，计算每个候选项的得分得到推荐结果。实验结果表明与TF-IDF和 Temkin等模型相比，该模型在召回率和均值平均精度指标上均有明显提升。
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