【摘 要】
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近年来,个性化推荐方法逐渐成为推荐系统领域的研究热点,文章推荐就是其中的一个分支.然而目前大部分文章推荐方法还存在以下问题:首先,这些方法大多还是基于协同过滤或者基
【机 构】
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华中科技大学计算机科学与技术学院,华中科技大学武汉光电国家实验室,华中科技大学信息存储系统教育部重点实验室
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2011CB302301);深圳市科技研发基金(JCYJ20170307172447622)资助~~
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近年来,个性化推荐方法逐渐成为推荐系统领域的研究热点,文章推荐就是其中的一个分支.然而目前大部分文章推荐方法还存在以下问题:首先,这些方法大多还是基于协同过滤或者基于内容的推荐,而这些方法无法满足用户因自身偏好带来的需求,它们倾向于通过获取文章的各种不同属性来代表文章,这样的获取方式存在着对文章本身理解的偏差.其次,还存在一些文章推荐方法使用搜索代替推荐,这种方法仅仅以用户的偏好为基础,并不考虑文章的内在属性和联系,反馈回的数据依赖于用户做大量的判断.这些都为文章推荐方法的研究提出了挑战与机遇.该文主要聚
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