技术特征：
技术总结
本发明提供一种基于双向循环神经网络的个性化推荐系统及方法，涉及个性化推荐技术领域。该个性化推荐系统及方法，采用双向循环神经网络模型对用户不同行为及行为发生顺序进行建模。在训练集上利用反向传播算法训练该双向循环神经网络模型，在验证集上选择表现最优的双向神经网络模型，然后利用该双向神经网络模型为不同用户生成与其兴趣爱好相对应的个性化推荐列表。本发明提供的基于双向循环神经网络的个性化推荐系统及方法，所构建的双向循环神经网络模型在训练过程中某一时间步，不仅学习用户过去时间步的行为信息，而且学习用户未来时间步的行为信息，将更全面对用户的行为信息进行建模，进而做出更好的推荐。
技术研发人员：柴岩;林寒啸
受保护的技术使用者：辽宁工程技术大学
技术研发日：2018.04.16
技术公布日：2018.09.21