推荐系统相关论文
随着信息技术和电子商务的发展,互联网已经成为国民日常生活不可或缺的一部分,对国民的生活质量产生极大影响。然而,互联网上的海......
联邦学习为解决在机器学习落地过程中遇到的数据孤岛难题,以不泄露数据拥有者的原始数据的方式,实现协同训练。然而,联邦学习引入......
推荐系统作为处理信息爆炸的一种重要技术手段,可以帮助用户于繁杂的信息中,快速获取所需信息。结合当下5G技术快速实施、边云协同......
[目的]本研究将深度学习建模技术引入医疗推荐领域，拟解决在线诊疗中“病人找医生”难的现实问题。[方法] 研究利用患者的问诊记录，......
大数据驱动的企业与用户互动创新构成企业与用户数据化互动创新的基本形式，企业与用户数据化互动创新构成数字经济创新模式之一。面......
[目的/意义]研究个性化推荐系统的浏览行为对电子商务平台智能化导航服务改进具有重要理论意义和实践价值。[方法/过程]以信息觅食......
随着技术进步、消费升级、相关政策法律以及版权市场环境的不断改善,中国影视文娱行业步入飞速发展时代,海量的媒资内容为在线视频......
推荐系统可以有效的解决信息过载问题，使得的用户快速的找到感兴趣的物品.然而真实场景中的数据极度稀疏，严重影响推荐质量.基于信任......
对兴趣点推荐的相关研究进行全面的回顾，阐述兴趣点推荐的相关概念；介绍兴趣点推荐所面临的主要问题及其解决方案，其中包括兴趣点推荐......
亲子旅游是包含家长和儿童在内的旅游形式,往往以家庭整体出游为主,达到开阔视野、放松身心、启蒙心智和促进情感交流的目的。但是......
科技成果评价的理论与方法问题是科学学理论中的重要学术性问题，也是科技管理实践中的关键技术性问题。通过借鉴商业世界中的一种资......
随着中国经济的发展以及人们生活水平的提高,人们对住房的需求与日俱增。每年从学校毕业的大量应届毕业生,更是增加住房压力的主力......
【目的】从海洋平台数据中过滤出用户需要的信息,并及时准确地推荐给用户。【方法】通过基于内容的推荐算法和基于物品的协同过滤......
推荐系统为了能够给用户提供更好的推荐服务，须要收集大量的用户个人信息，在收集这些信息的同时增加了用户隐私泄露的风险．首先，介绍了......
商务智能是结合了管理科学、商务理论、数据挖掘技术等学科的课程，知识覆盖面广，在社会经济中运用广泛。课程教学旨在培养学生数据存......
科技创新是引领发展的第一动力,而知识产权是科技创新的“保护伞”,专利数据作为知识产权的重要载体之一,是科技型企业与科研人员......
个性化推荐在网络消费平台上发挥着越来越重要的角色。低秩和深度矩阵分解已广泛应用于推荐系统，并使推荐性能得以优化。为了克服传......
随着大数据时代的到来,信息过载问题的重要性逐渐凸显并受到越来越多的关注。推荐系统通过用户的历史行为分析其需求偏好,从而帮助......
[研究目的]数据是重要的生产要素和国家基础性战略资源。针对推荐系统数据生态治理困境展开区块链赋能探究,旨在推动我国网络安全......
近些年,随着互联网技术日新月异的发展,人们随时随地都在产生数据。这使得数据呈现爆炸式增长,在这个背景下,推荐系统便成为用户在......
互联网技术的迅猛发展,使得互联网用户生产和面临的数据不断增加,从而使得人们面临“信息海洋”的困境。因此推荐系统应运而生,成......
阅读能力是一项必需且重要的能力,在人的发展中处于基础和核心的地位,尤其对于小学生来说,阅读能够促进其智力、道德和审美水平的......
随着社会生活的信息化、网络化,信息量的增加必然导致其中充斥着无用的垃圾内容,造成有效信息占比降低。为了解决在数据庞大、需求......
随着网络时代的到来,互联网上越来越多的信息提供给用户,为用户带来了便利,同时,用户也苦恼于如何从众多的信息库中切实有效地获取......
随着互联网时代的到来,各种信息数据充斥在互联网平台上,纷繁的数据产生了“信息过载”的问题。推荐系统旨在帮助用户高效获取感兴......
现如今,高校毕业生越来越多,有着持续增长的趋势,本年度高校毕业生的数目达到历史高峰,这让毕业生们找工作的难度大大提升,又因为......
随着电子商务网站和各种网络信息平台的发展,人们可以通过推荐系统可以找到自己感兴趣的物品和信息。而推荐算法作为推荐系统的核......
当今世界,海量信息充斥着每个人的生活,信息化时代的来临不仅使社会生产和人类生活速度有了飞速的提高,同时也产生了大量的信息,“......
个性化推荐系统作为人工智能一个落地场景，在社交平台、电商、生活服务等领域有着广泛的应用。为了把优选的商品提供给有需要的客户......
近年来,推荐系统受到了广泛的关注和研究,其中,基于图神经网络的推荐模型研究是该领域的热点之一,许多基于图神经网络的推荐模型在......
传统的推荐系统只能根据用户的历史数据推荐资源，一旦用户情况发生变化，其推荐精度和推荐效率会快速下降。因此，设计基于大数据的思政......
在互联网时代,随着商品种类和个数快速增长,顾客需要花费大量的时间和精力去找自己想买的商品。为了解决这个问题,个性化推荐技术......
[目的/意义]社区画像对于解决社交网络信息过载问题,实现深层次的个性化知识服务意义重大。针对社区画像研究现状,进行客观的分析......
网络和信息技术的飞速发展导致信息过载的时期早已来临,如何从繁杂的信息里高效获取到有用的信息对于信息消费者而言是困难重重的......
随着机器学习领域的快速发展,机器学习算法的数量以越来越快的速度持续增长着。海量的机器学习算法在给人们提供丰富资源的同时,也......
随着数据规模不断扩大,将深度学习模型应用在大规模图数据上,有效地提升了连边预测的精度,在推荐系统、社交网络等诸多领域具备较......
在如今的大数据时代,购物类、服装类以及生活服务类等电商推荐系统层出不穷,系统的搜索以及推荐能力成为支撑该系统的核心技术,如......
针对利用传统协同过滤算法进行图书推荐时因忽略冷门物品对推荐精度的贡献问题，提出融入惩罚因子的协同过滤图书推荐改进算法。文章......
随着电影数量的激增和用户需求的提高,个性化电影推荐系统变得越来越重要。然而当前的电影推荐系统往往未能考虑用户兴趣漂移和用......
公共计算机慕课资源量较大，易受到冗余信息的干扰，导致学生需求和学习资源难以匹配，推荐误差较大。为此，文中设计了协同过滤算法下公共......
针对现有基于图卷积网络的推荐模型存在消息传播链路不完善、最终节点表示冗余的问题，本文提出了一种基于残差网络的轻量级图卷积推......
推荐系统能够根据用户的偏好有效地过滤信息,已被广泛应用于各行各业,但随着用户数量的爆炸式增长,数据稀疏性和冷启动问题日益严......
为构建透明可信的推荐系统，相关研究工作主要通过可解释推荐方法为个性化推荐提供合理解释，但现有可解释推荐机制存在三大局限：1)利用......
基于知识图谱的推荐方法在对于用户兴趣在知识图谱上的传播路径信息利用不足，没有充分考虑不同层次之间的路径传播。针对以上问题，提......
