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针对现有的会话推荐模型难以从简短的会话中捕获项目之间的依赖关系的问题，在考虑了复杂的项目交互和动态的用户兴趣变化后，提出了一......
在线学习平台为人们提供了能随时随地学习的机会,可满足用户的个性化需求。然而,在线学习平台中存在大量的课程资源,海量的课程能......
随着时代的发展和社会的进步,越来越多的人们开始体验到科技带来的福祉,但随之而来的是信息过载。互联网用户难以在复杂的数据环境......
为解决基于循环神经网络会话推荐方法全局偏好表示不准确,以及欠考虑目标项目与所有项目相关性的问题,提出一种基于图神经网络和注......
随着各互联网平台对用户体验的考虑,各类平台均提升匿名访问服务的体验。例如在亚马逊、淘宝、知乎等平台中,用户能够在不登录的情......
互联网技术的迅速发展,互联网信息体量指数增长,推荐系统成为帮助用户减轻信息过载问题、快速挖掘感兴趣信息的基础手段,基于会话......
随着信息技术的普及,推荐系统早已被认可为解决信息过载问题有效而强大的工具。相对于传统推荐算法,会话推荐算法利用了用户行为的......
随着移动网络的飞速发展,人们每天有机会接触越来越多的多媒体应用。而大规模、爆炸式的信息,通常让用户陷入选择困难。内容推荐服......
基于图神经网络的会话推荐(简称图神经会话推荐)是近年来推荐系统领域的一个研究重点和热点,这主要是因为它们引入了会话图拓扑结......
个性化推荐系统是解决信息过载的重要手段,通过对用户历史行为日志、用户个人信息、物品属性信息进行分析和挖掘,学习用户的兴趣偏......
云计算、大数据的发展促使互联网数据呈爆炸式增长,在这一背景下,人们越来越依赖推荐系统来过滤信息。无论是信息的生产者还是信息......
推荐系统通过对海量的用户与物品间的交互数据进行处理,向用户进行个性化推荐。会话推荐是推荐系统中的一个重要分支,旨在解决匿名......
随着互联网的快速发展,海量的信息给人们带来便利的同时,也造成了“信息过载”的问题,个性化推荐系统被认为是解决信息过载问题的......
推荐系统作为计算机领域的重要技术,在当今大数据时代各个领域中的应用也越来越广泛,人们也越来越依赖推荐系统在海量数据中为自己......
推荐系统是数据挖掘领域的研究热点之一。如何从大规模的高维稀疏用户行为数据中挖掘有效的行为关系,并为用户快速产生准确的个性......
会话推荐的任务是根据用户近期的点击行为预测下一个点击。该领域之前的模型主要关注到会话推荐中的时序模式(序列特征),但是由于......
近年来,随着大数据、物联网、移动互联等技术的迅猛发展引发了数据规模的爆炸式增长。在大数据时代下,信息过载成为常态。在这种背......
会话推荐常用的循环神经网络根据会话的短期交互生成相关表示。循环神经网络采用多次迭代的方式逐步生成表示,在每次迭代中选取局......
基于会话的推荐是为了解决匿名用户的推荐问题,是推荐系统中的一个重要分支.现有的采用图神经网络的研究方法尽管已经取得了不错的......
近年来,基于会话推荐(Session-based Recommendation)已经在推荐系统任务中被广泛的研究,会话推荐主要在一个会话中对用户下一个点......
作为缓解信息爆炸问题的关键技术,推荐系统在现实世界的很多场景中越来越重要,比如:电子商务平台、媒体流网站以及搜索引擎等。基......
