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基于物品的协同过滤算法通过计算物品之间的相似度,推荐与用户浏览过物品相似度高的物品,能够有效解决众包任务推荐中任务时效性短、更新频繁等问题。利用注意力机制可以为浏览过物品分配不同的重要性,同时利用任务的属性学习到更丰富任务的特征。实验表明模型在AUC和HR评估指标上都有更好的效果。
基于注意力机制的众包任务推荐算法
【摘 要】
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基于物品的协同过滤算法通过计算物品之间的相似度,推荐与用户浏览过物品相似度高的物品,能够有效解决众包任务推荐中任务时效性短、更新频繁等问题。利用注意力机制可以为浏
【机 构】
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四川大学计算机学院,重庆理工大学软件工程（两江人工智能学院）,重庆第二师范学院数学与信息工程学院
【出 处】
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现代计算机
【发表日期】
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2020年3期
【基金项目】
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区块链工况数据管理平台(No.2019YFG0184),空港综合交通(No.2018YFB1601200),民航枢纽机场运行态势感知(No.U1533203)
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