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[学位论文] 作者：夏巽鹏,,
来源：安徽建筑大学 年份：2018
在网络服务高速发展的信息社会中,互联网上储存的信息数据已经呈指数性增长的趋势,造成相当严重的“信息过载”问题,最终导致用户难以高效地方式获取自己所需的内容信息。因...
[期刊论文] 作者：张家精, 夏巽鹏, 陈金兰, 倪友聪,,
来源：南京大学学报(自然科学) 年份：2019
张量分解和深度学习已被应用于推荐系统,并取得了较好的效果.张量分解较好地从用户对推荐对象评分中提取用户、推荐对象以及其他影响因素的隐性的特征,将这些特征进行匹配,给...
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