序列推荐相关论文
由于信息的爆发式增长,人们对信息获取的有效性和准确性的需求也越来越高,推荐系统正是帮助人们从海量信息中找到自己所需资源的方......
随着信息化时代的到来,诸如新闻资讯、商品信息、娱乐视频等数据的体量呈现出惊人的增速,如何从海量数据中高效便捷地提取所需信息......
近年来,随着信息技术的快速发展,人们从网络上能够获取的各类信息迅速增长。人们虽然能够轻松获取各类信息,但在庞杂的数据流中搜......
推荐系统可以分析和建模用户的历史行为,基于学习到的用户兴趣来生成推荐建议,降低信息过载带来的负面影响,改善用户体验。通常,用......
目前大多数序列推荐系统（SRSs）都假设需要预测的下一项与用户的上一项输入有关，然而真实场景中，用户可能会在浏览过程中误点击与自身兴......
序列推荐是推荐系统领域的热门研究内容.序列推荐的核心思想是是从用户与项目交互的序列中，挖掘用户与项目的关系，针对用户下一次可......
近年来,随着网络通信的迅猛发展和视频设备的日益改善,以网络视频为代表的文娱产业得到了空前的发展。视频作为一种生动形象的信息......
序列推荐（Sequential Recommendation）根据用户的历史交互序列预测用户的下一次交互物品,由于序列中复杂的物品依赖以及用户的多方面......
序列化推荐任务根据用户历史行为序列,预测下一时刻即将交互的物品.大量研究表明:预测物品对用户历史行为序列的依赖是多层次的.已......
推荐系统在社会生产、生活中有着丰富的应用场景,推荐技术也在不断追求极致结果和高品质的用户体验,面对数据内容的日益增加,数据......
序列推荐是推荐系统领域近几年来新兴起的一个研究热点,与传统的推荐系统利用用户的长期兴趣偏好进行推荐不同,序列推荐考虑到用户......
推荐系统的目的是自动为用户推荐他们可能喜欢的物品,以此来缓解信息过载问题。协同过滤推荐方法使用用户的历史交互数据来预测用......
近年来,随着互联网和移动终端的迅速发展,各大互联网公司为抢占有限的用户资源,推销自己产品和服务,纷纷采用各种推荐算法进行信息......
本文基于序列推荐的思想,针对推荐系统存在的推荐准确度较低等问题,在推荐模型的项目嵌入阶段与序列建模阶段进行了改进以提高推荐......
随着大数据时代的发展与应用,推荐算法及其系统成为电商、短视频、新闻、金融等诸多领域的核心技术架构,推荐系统的重要性不言而喻......
传统推荐算法能有效缓解信息量剧增引起的信息过载问题,但是仍会出现数据稀疏和冷启动问题;此外,传统推荐算法使用静态推荐,挖掘用......
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......
推荐系统在现代互联网平台中发挥了重要,它的出现在很大程度上解决了“信息过载”的问题,是一种非常有效的信息过滤的方法,可以根......
对多个目标进行建模是推荐系统的常见需要。例如,用户收听歌曲后可能产生收藏、下载、分享等多种行为反馈,不同行为反馈代表该歌曲......
在机器人流程自动化(Robotic Process Automation,RPA)软件中,经常采用序列推荐系统让机器人完成判断、选择等人工处理的任务.然而......
序列推荐系统,在给定按时间顺序排列的历史交互数据时,通过数据建模用户的潜在意图以及项目间的序列模式,可以更加准确、个性化地......
随着大数据、移动互联网等新一代信息技术广泛深入的应用,互联网成为人们获取资讯的主要手段,这使得人们可获取的信息量激增,相应......
基于注意力机制的推荐模型在进行特征提取时用到的绝对位置是一个静态且孤立的信息。为克服上述缺点,提出基于翻译结构的相对位置......
近年来，随着互联网数据呈现出爆炸式的增长趋势，推荐技术已成为解决互联网信息过载问题的一种有效途径，并已成为人工智能、数据挖掘、......
与协同过滤相比,序列推荐能很好的捕捉用户兴趣偏移.在序列推荐中自注意力机制可以捕获长时间依赖关系,所以有很大优势,但是面对数......
序列推荐在构建现代推荐系统中起着十分重要的作用,如何对序列进行建模是当前学术界研究的热点.针对传统推荐算法难以表示用户兴趣......
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......
目前,推荐系统的应用范围越来越广泛,已经成为电商平台、视频播放平台、娱乐社交等平台的基础设施。序列推荐是推荐系统的一个分支......
大数据时代让人们获取了丰富多彩的信息,同时也为人们带来了选择困难症。然而,最好的选择就是不需要选择。推荐系统能够根据用户的......
在互联网蓬勃发展的信息化时代,用户习惯于从互联网中获取自己所需的物品或信息。但是,随着在线用户人数和用户对互联网信息量需求......
近年来,随着信息技术飞速发展,各种依托于互联网的在线服务平台遍地开花,蓬勃发展,同时信息过载问题也越来越严重,为减少用户搜寻......
随着互联网数据爆炸式的发展,人们获取信息的服务从无到有,从有到更好的习惯发生巨大改变,同时面对互联网日益繁杂的物品,变得眼花......
为了提高推荐算法的推荐性能,在序列建模过程中,针对循环神经网络(recurrent neural network, RNN)无法并行运算导致建模速度与准......
现有的兴趣点(POI)推荐方法以基于位置的社交网络为准,通过用户个人的兴趣点访问频率以及其关系者的访问习惯进行推荐,而兴趣点的......
随着互联网技术的发展,人们对于网络资源的依赖和需求也在增长,如何为用户推荐其感兴趣的项目成为重要的研究课题,因此推荐系统被......
针对现有的序列推荐算法难以充分挖掘序列间内在关系,以及项目之间更深层次联系等问题,提出一种新颖的序列推荐算法。算法主要分为......
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......
人类社会的进步依赖于信息的交流,推荐系统作为筛选信息的核心技术,承担着信息入口的重要角色。随着信息种类的丰富,信息展示方式......
许多推荐应用场景会产生包含空间地理位置坐标的数据,或着带有时间戳、附着时序性的数据,这些数据又与其服务形式息息相关,对于地......
在信息云集的网络平台中,推荐系统可以帮助用户有效利用信息,快速筛选出自己期望的产品,从而提高用户的搜索效率。推荐算法的核心......
在现今信息爆炸的时代,个性化推荐服务已成为人们获取对自己有价值信息的主要渠道之一,各大公司都在研究如何为用户提供更加精准的......
序列化推荐试图利用用户与物品的历史交互序列,预测下次即将交互的物品。针对序列化推荐中推荐物品依赖于用户的长时间全局兴趣、......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
传统基于协同过滤和矩阵分解的静态表示推荐算法,不能很好地体现用户的动态兴趣。循环神经网络能够进行序列推荐,但存在序列之间的......
