【摘 要】
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随着互联网技术的发展进步，个性化推荐系统在新闻、教育以及电商等众多领域都得到了广泛应用。针对推荐系统中推荐结果的多样性问题，提出一种基于卷积神经网络的多样性推荐算法。使用卷积神经网络提取文本特征，预测用户对项目的评分，并采用Top-N推荐的方式生成候选列表。对候选列表采用聚类的方式进行优化，提高推荐列表的多样性。实验结果表明，在不同的聚类簇数和候选列表大小的情况下，优化后的推荐列表有效提高了推荐的
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随着互联网技术的发展进步，个性化推荐系统在新闻、教育以及电商等众多领域都得到了广泛应用。针对推荐系统中推荐结果的多样性问题，提出一种基于卷积神经网络的多样性推荐算法。使用卷积神经网络提取文本特征，预测用户对项目的评分，并采用Top-N推荐的方式生成候选列表。对候选列表采用聚类的方式进行优化，提高推荐列表的多样性。实验结果表明，在不同的聚类簇数和候选列表大小的情况下，优化后的推荐列表有效提高了推荐的多样性。
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