【摘 要】
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随着互联网信息不断呈指数增长,推荐系统成为了缓解信息过载的有效工具。深度学习作为目前的一个重要的研究方向,在许多研究领域都取得了突破性的进展。现有的研究表明,将深
【机 构】
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齐鲁工业大学（山东省科学院）计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61702292)
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随着互联网信息不断呈指数增长,推荐系统成为了缓解信息过载的有效工具。深度学习作为目前的一个重要的研究方向,在许多研究领域都取得了突破性的进展。现有的研究表明,将深度学习技术融入到推荐过程中,可以通过整合海量的多源异构数据,使得用户模型更加贴合用户的偏好需求,从而提高推荐系统的性能和用户的满意度,并减轻信息过载的问题。文中对目前基于深度学习的推荐系统的相关研究进行全面的总结,首先阐述了传统推荐系统的内涵及其存在问题,然后详细介绍国内外学者通过深度学习解决上述问题的方法和策略,最后对深度学习在推荐领域的未来发
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