用户的长期和短期兴趣对于用户搜索意图表达具有重要的作用，利用这些信息能够进一步改进推荐系统效果。文章提出了一种基于用户长期和短期兴趣的推荐算法，基于改进的GRU模型对用户历史交互序列进行学习，提取其短期兴趣，利用长期兴趣和短期兴趣共同对用户的行为进行预测，同时短期兴趣还用于长期兴趣的更新。实验验证结果表明，该算法能够进一步准确表达用户的兴趣和意图，系统能够产生更加符合用户需求的推荐结果，提高推荐系统的性能。
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