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融合辅助信息的注意力深度学习推荐算法研究
【摘 要】
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在推荐系统算法中,常用的推荐算法如协同过滤推荐很难解决推荐系统领域所面临的冷启动,稀疏性,准确性和可扩展性等挑战,也很难达到当今越来越突出的个性化推荐的需求。深度学习作为一种通用的数据建模方式,在对数据进行处理时可以进行非线性的变换,针对复杂函数的拟合效果较好,改进算法中用户物品之间的交互函数。另一方面,添加辅助信息的方式可加强隐式反馈等信息挖掘,是推荐系统领域冷启动、个性化与可解释性的主要解决方
【出 处】
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云南大学
【发表日期】
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2020年01期
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