实战三十三：STAMP算法实现商品推荐实战代码+数据

1.案例知识点

推荐系统任务描述：通过用户的历史行为（比如浏览记录、购买记录等等）准确的预测出用户未来的行为；好的推荐系统不仅如此，而且能够拓展用户的视野，帮助他们发现可能感兴趣的却不容易发现的item；同时将埋没在长尾中的好商品推荐给可能感兴趣的用户。
STAMP推荐方法概述：STAMP是Short Term Attention/Memory Priority的缩写，它既考虑user的长期一般兴趣，又将user的当前兴趣考虑在内，基于此给user推荐新的商品。
主要场景：数据挖掘》推荐系统》多模态召

2.准备工作

运行环境：

  tensorflow = 1.15.0 numpy = 1.18.1pandas = 1.0.1

可以使用pip命令安装上述模块并制定版本：pip install tensorflow == 1.15.0 numpy == 1.18.1 pandas == 1.0.1

数据集：

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