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本发明提供基于隐式多时间尺度的序列推荐方法，能够获得更加准确的推荐结果。所述推荐方法包括：依据用户兴趣的动态变化程度不同，引入带时钟频率的循环神经元层，为循环神经网络隐层神经元分组；对隐层神经元分组信息，通过设计对隐层神经元的不同分区更新频...
该专利属于杭州电子科技大学所有，仅供学习研究参考，未经过杭州电子科技大学授权不得商用。

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