目錄
1.程序功能描述
2.測試軟件版本以及運行結果展示
3.部分程序
4.算法理論概述
5.完整程序
1.程序功能描述
? ? ? ?在信息爆炸的時代，用戶面臨著海量文本信息的篩選難題，文本序列推薦系統應運而生。雙向長短期記憶網絡（Bi-directional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM）憑借其對序列數據前后向信息的捕捉能力，為解決文本序列推薦中的核心問題提供了有效途徑。基于雙向 LSTM 的文本序列推薦系統能夠深入挖掘用戶行為序列或文本內容序列中的潛在規律，為用戶精準推送符合其興趣偏好的文本信息。
2.測試軟件版本以及運行結果展示
MATLAB2022A/MATLAB2024B版本運行
3.部分程序
% 設置網絡訓練選項（使用Adam優化器）
options = trainingOptions('adam',... 'MaxEpochs',30,... % 最大訓練輪數：30輪（遍歷訓練集30次）'GradientThreshold',1,... % 梯度閾值：限制梯度最大范數為1，防止梯度爆炸'InitialLearnRate',0.01,... % 初始學習率：0.01（Adam優化器的初始步長）'Plots','training-progress',... % 訓練過程可視化：顯示訓練進度圖（含訓練損失、準確率等）'Verbose', false); % 訓練日志顯示：false表示不打印每輪的詳細訓練信息% 訓練神經網絡：輸入訓練集特征、訓練集標簽、網絡層結構、訓練選項
% 輸出訓練完成的網絡模型net
net = trainNetwork(TrainIn,TrainOut,layers,options);% 保存訓練好的網絡模型到recommend.mat文件，便于后續加載使用（如測試、推理）
save recommend.mat net
1104.算法理論概述
? ? ? ?傳統LSTM僅能從序列的起始位置（前向）向后傳遞信息，捕捉前向的時序依賴關系。然而，在文本序列推薦場景中，文本的語義理解和用戶行為的預測往往需要同時考慮序列前后向的信息。例如，在分析用戶閱讀新聞的序列時，用戶當前閱讀的新聞選擇不僅受之前閱讀歷史的影響，也可能與之后的閱讀偏好存在關聯；在理解文本內容時，某個詞匯的含義需要結合其上下文（前文和后文）來確定。
? ? ? ?雙向LSTM通過構建兩個獨立的LSTM網絡（前向LSTM和后向LSTM）來解決這一問題。前向LSTM按照文本序列的正常順序（從左到右）處理數據，捕捉序列的前向依賴關系，得到前向隱藏狀態序列h1?,h2?,...,hT?（其中T為序列長度）；后向LSTM則按照文本序列的逆序（從右到左）處理數據，捕捉序列的后向依賴關系，得到后向隱藏狀態序列h1?,h2?,...,hT?。
? ? ? ?對于序列中每個時刻t，雙向LSTM將該時刻的前向隱藏狀態ht?和后向隱藏狀態ht?進行拼接（Concatenation）操作，得到雙向隱藏狀態ht?=[ht?;ht?]。這個雙向隱藏狀態融合了序列在該時刻前后向的上下文信息，能夠更全面、準確地表示文本序列的語義特征和用戶行為的時序規律，為后續的推薦任務提供更優質的特征輸入。
? ? ? ?基于雙向LSTM的文本序列推薦系統的核心思想是：將文本序列（如用戶行為序列、文本內容序列）作為輸入，通過雙向LSTM網絡挖掘序列中的前后向時序依賴和語義關聯，提取出具有代表性的序列特征，再結合推薦任務的目標（如預測用戶下一個可能感興趣的文本、對文本進行排序）設計相應的預測模型，最終實現精準的文本推薦。
? ? ? ?文本數據屬于非結構化數據，無法直接輸入到雙向LSTM網絡中，因此需要先將文本序列轉換為計算機可處理的數值向量形式，即數據表示（Embedding）。
文本分詞與預處理：首先對原始文本進行預處理操作，包括去除文本中的特殊字符、標點符號、停用詞（如“的”“了”“是”等無實際語義的詞匯），然后進行分詞（對于中文文本，常用的分詞工具如 jieba、HanLP；對于英文文本，可直接按空格分詞），得到文本的詞匯序列w1?,w2?,...,wT?。
詞匯嵌入（Word Embedding）：將分詞后的詞匯序列轉換為低維稠密的向量表示。常用的詞匯嵌入方法包括Word2Vec（Skip-gram、CBOW模型）、GloVe、FastText等。這些方法通過在大規模語料庫上進行訓練，將每個詞匯映射到一個固定維度的向量空間中，使得語義相近的詞匯在向量空間中的距離較近。例如，通過Word2Vec訓練后，“蘋果”（水果）和 “香蕉” 的向量距離會比 “蘋果” 和 “電腦” 的向量距離更近。詞匯嵌入不僅解決了傳統one-hot編碼導致的維度災難問題，還能有效捕捉詞匯的語義信息，為后續的序列特征提取奠定基礎。經過詞匯嵌入后，文本詞匯序列被轉換為向量序列x1?,x2?,...,xT?，其中xt?∈Rd（d為嵌入向量維度）。
5.完整程序
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