【摘 要】
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现代社交网络的个性化博文推荐中,博文特征选取质量的高低直接影响了推荐的质量和效率。深度模型可以较高质量地提取出文本中句法和语义的特征。然而短文本特征稀疏且未考虑
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明理工大学教育技术与网络中心,云南省计算机技术应用重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(81360230,81560296)
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现代社交网络的个性化博文推荐中,博文特征选取质量的高低直接影响了推荐的质量和效率。深度模型可以较高质量地提取出文本中句法和语义的特征。然而短文本特征稀疏且未考虑上下文语境的问题,普遍存在于文本推荐任务中。针对以上问题,在现有宽深度模型的基础上,利用门限循环单元对其多层普通神经网络进行改进,提出宽深度门循环联合(Wide&Deep-GRU)模型,进一步探索浅层部分和深度部分的联合训练。使用从新浪微博获取的真实数据集分别与单一逻辑回归模型、单一深度神经网络模型和宽深度模型进行对比。实验表明,该方法整体
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