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[学位论文] 作者：沈冬东,,
来源：昆明理工大学 年份：2020
推荐系统从用户的交互信息中学习用户偏好,生成个性化推荐。但现有的推荐系统往往存在数据稀疏性高、可解释性差、模型训练难等问题。面对这些问题衍生了两种主流的研究方向:一般推荐算法和序列推荐算法。一般推荐算法以协同过滤及其变体作为主要内容;序列推荐......
[期刊论文] 作者：沈冬东, 汪海涛, 姜瑛, 陈星,,
来源：电子测量技术 年份：2004
传统基于项目的协同过滤算法具有优秀的可解释性以及实时性,但是存在推荐精确度不高、难以充分挖掘数据间隐含信息等问题,该模型引入注意力机制来改善这些问题。该模型分为两...
[期刊论文] 作者：沈冬东,汪海涛,姜瑛,陈星,
来源：计算机工程与科学 年份：2020
循环神经网络在序列推荐中占有重要地位,但在推荐中,用户的行为序列远比自然语言处理中的句子或计算机视觉中的图像要复杂得多。单一的循环神经网络结构难以充分地挖掘用户偏...
[期刊论文] 作者：沈冬东,汪海涛,姜瑛,陈星,
来源：小型微型计算机系统 年份：2020
针对现有的序列推荐算法仅利用短期用户行为做推荐,而没有充分考虑用户的长期稳定偏好和项目之间更深层次联系等问题,本文提出一种融合知识图谱与长短期偏好的推荐算法.本算...
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