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已有推荐方法主要根据用户在会话期间点击的物品信息为用户推荐所需信息，但用户的兴趣在不同的时间会发生变化，因而很难从用户会话所......
近些年,随着互联网技术的飞速发展,不可胜言的信息量给人们获取确定信息带来了前所未有的挑战和困难,这种现象被称之为信息过载。......
近年来,电信领域的用户趋于饱和。为了保持业务的稳定性,运营商们研究降低用户离网流失的方法来保障整体的用户数量,维系稳定的营......
点击率预测一直是在线广告和产品推荐领域中非常受欢迎的问题,点击率的小幅增长可以带来可观的利润回报。近年来,由于机器学习和人......
推荐系统是数据挖掘和机器学习领域热门的研究方向之一。在互联网技术飞速发展的大数据时代,推荐系统是解决信息过载的重要技术手......
早期的推荐系统依赖特征工程,通过挖掘用户属性特征和物品属性特征的相关关系产生推荐,但是属性特征需要用户主动提供并且内容驳杂......
近年来,互联网的飞速发展导致网络信息量的指数级增长,在浩瀚的信息流中搜寻信息一直是让用户头疼的问题,直到智能推荐系统的出现......
本文基于移动用户使用习惯的个性化、可重复性等特点,通过对用户属性和使用行为数据进行收集,利用数据挖掘技术,为其行为模式建立......
互联网诞生于美国少数几所学校和科研机构中，随着技术的发展，互联网慢慢地融入到人们的日常生活中。从互联网诞生初期到今天，互联网以......
以应用Struts2技术为核心, 提出一种社交网络服务平台的设计方案。通过对用例模型的设计、对基于MVC设计模式的Struts2技术的应用......
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网络购物多年来发展迅速,已成为人们日常生活中必不可少的一部分。每个电子商务平台都存放了数亿可靠用户,并产生了大量的实际数据......
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随着深度学习的发展以及各项自然语言处理技术的提高,神经网络序列生成模型已经成为了研究热点并得到了广泛的应用,比如机器翻译,......
随着Internet迅速普及,如何从浩如烟海的互联网数据中迅速找到相关信息,是互联网用户面临的重要问题,也是互联网技术研究的重点之......
