Modelling sequential signals is an

Modelling sequential signals is an important topic for mining the temporal dynamics of user behaviour and item evolution. For example, next-item/basket prediction and session based recommendation are typical applications. As such, deep neural networks become a perfect €t for this sequential pattern mining task.

結果 (繁體中文) 1:

造型連續性的信號是挖掘的用戶行為和項目發展的時間動態的一個重要課題。例如，下一個項/籃預測和基於會話的建議是典型的應用。因此，深層神經網絡成為這個序列模式挖掘任務的理想??噸。

結果 (繁體中文) 2:

對順序信號建模是挖掘使用者行為和專案演化的時間動力學的重要課題。例如，下一項/籃子預測和基於會話的建議是典型的應用程式。因此，深度神經網路成為此順序模式挖掘任務的完美 t。

結果 (繁體中文) 3:

序列訊號建模是挖掘用戶行為和項目演化的時間動態的重要課題。例如，下一個項目/籃子預測和基於會話的推薦就是典型的應用。囙此，深度神經網路成為這一順序模式挖掘任務的完美工具。