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基于网络表示学习的推荐算法研究与实现

来源 :北京邮电大学 | 被引量 : 6次 | 上传用户：zero_alan

【摘 要】

：

互联网和信息技术的飞速发展使得信息过载问题越来越严重。个性化推荐是解决信息过载问题的有效途径,已被广泛应用于新闻资讯、电子商务等领域,作为其核心的推荐算法近年来成为了研究热点。协同过滤算法是目前应用最为广泛的推荐算法,但该算法仍然存在着一些问题。它只考虑了用户和物品两类实体,忽略了用户属性、物品属性、时间、用户行为模式等上下文信息,推荐结果往往不尽人意。此外,随着数据规模的不断扩大,该类算法将面临

【作 者】

：

徐悦 

【出 处】

：

北京邮电大学

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

：

推荐算法 网络表示学习 上下文信息 用户-物品图 元路径 

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