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递归的艺术 - 深度递归网络在序列式推荐的应用 https://mp.weixin.qq.com/s/nzEnluS4YCEy95Lqv7tTKQ
在测试中，我们收集了QQ音乐最近的电台听歌记录，共约8千万条听歌序列，并对数据做了必要的预处理操作，主要包括下面两点：
去掉了点击序列小于5首，大于50首的听歌数据，去掉序列过少是为了防止误点击，去掉过长的听歌序列是为了防止用户忘记关掉播放器。
对于全部是5秒内跳过的听歌序列也同样去掉，这样可以有效防止不正当的负操作过多对模型训练产生的影响。
代码采用Theano深度学习框架来实现，Theano也是当前对RNN支持最好的深度学习框架之一，它的scan机制使得RNN (包括LSTM, GRU) 的实现代码非常优雅。下图是核心递归代码生成的图结构：
原文：http://www.cnblogs.com/yuanjiangw/p/6711528.html