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机器学习-推荐系统中基于深度学习的混合协同过滤模型
携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用,并在国际人工智能顶级会议AAAI 2017上发表了相应的研究成果《A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure fo...
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【推荐系统】从协同过滤到深度学习
本文基于《深度学习推荐系统》的模型总结,从协同过滤和逻辑回归的演变大方向来整理。 目录1.CF——*只利用交互信息*2. LR——*多特征融合*3.MF——*引入用户、物品隐变量*4.AutoRec——*结合自编码器*5.NeuralCF...
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<转>推荐系统中基于深度学习的混合协同过滤模型
相对来说,深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段。 携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用,并在国际人工智能顶级会议AAAI 2017上发表了相应的研究成果《A Hybrid ...
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【回顾】推荐系统中基于深度学习的混合协同过滤模型
近些年,深度学习在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就。相对来说,深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段。 携程在深度学习...
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【推荐系统】:协同过滤和基于内容过滤概述
“我们正在离开信息时代,进入推荐时代。”与许多机器学习技术一样,推荐系统根据用户的历史行为进行预测。...要构建推荐系统最典型的两种方法是基于内容过滤和协同过滤。本文将探讨他们的原理、优缺点等。......
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基于混合自编码器的协同过滤推荐算法优化
协同过滤算法已广泛应用在推荐系统中,在实现新异性推荐功能中效果显著,但仍存在数据稀疏、扩展性差、冷启动等问题,需要新的设计思路和技术方法进行优化.近几年,深度学习在图像处理、目标识别、自然语言处理等...
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一种融合知识图谱和协同过滤的混合推荐模型
针对现有协同过滤推荐算法可解释性不高和基于内容推荐信息提取困难、推荐效率低等问题,提岀一种融合知识图谱和协同过滤的混合推荐模型,其由知识图谱与深度学习结合模型RCKD和知识图谱与协同过滤结合模型RCKC构成。...
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论文研究-基于SDAE及极限学习机模型的协同过滤应用研究.pdf
鉴于传统的协同过滤推荐算法在处理冷启动和数据较稀疏的问题上表现不佳,提出一种将堆栈降噪自编码器(stacked denoising autoencodes,SDAE)与最近邻推荐方法相结合的混合SDAE推荐模型。使用逐层自编码的思想将...
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毕业设计-基于协同过滤推荐算法的视频推荐系统
毕业设计-基于协同过滤推荐算法的视频推荐系统:在信息化时代,各种电子信息化平台、APP、小程序开始走入大家的生活,其中电商类、视频类、音乐类、聊天类、游戏 类软件是大家使用较多的几类软件,而视频类软件因为...
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基于内容的推荐和基于协同过滤推荐
1.基于内容的推荐:根据物品或内容的元数据,发现物品或内容的相关性,然后基于用户以前的喜好记录推荐给用户相似的物品。 如:对于用户 A,他喜欢看电影 A,那么系统就...基于用户的协同过滤推荐算法先使用统计技...
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推荐系统算法的研究与实践:协同过滤、基于内容的推荐和深度学习推荐模型
推荐系统是一种通过分析用户历史行为、个人兴趣和社交关系等信息,向用户...本文将详细介绍推荐系统算法的研究与实践,重点介绍了协同过滤、基于内容的推荐和深度学习推荐模型,并分析了它们的优缺点和实际应用场景。
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