【摘 要】
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在信息过载时代,从海量信息中寻找感兴趣的信息是一件非常困难的事.推荐系统可以从大数据中挖掘用户的偏好信息,从而向用户提供精确的个性化推荐服务.近年来,深度神经网络在推荐系统中得到了广泛的应用,具有独特的特征提取能力.本文对推荐系统进行梳理,在讨论传统推荐算法的基础上,综述了基于深度神经网络的推荐系统的研究进展,分析了与传统推荐方法的区别与优势,归纳了推荐系统的性能评价指标.介绍了所提出的三个基于深度学习的推荐模型.并对推荐系统的未来发展趋势进行展望.
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,250358,济南;山东女子学院数据科学与计算机学院,250002,济南
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在信息过载时代,从海量信息中寻找感兴趣的信息是一件非常困难的事.推荐系统可以从大数据中挖掘用户的偏好信息,从而向用户提供精确的个性化推荐服务.近年来,深度神经网络在推荐系统中得到了广泛的应用,具有独特的特征提取能力.本文对推荐系统进行梳理,在讨论传统推荐算法的基础上,综述了基于深度神经网络的推荐系统的研究进展,分析了与传统推荐方法的区别与优势,归纳了推荐系统的性能评价指标.介绍了所提出的三个基于深度学习的推荐模型.并对推荐系统的未来发展趋势进行展望.
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