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单领域推荐算法已经日益成熟,其中应用最广泛的当属协同过滤推荐算法。但是随着用户和项目数量的日益增多,使得协同过滤算法面临着......
随着信息化和大数据时代的进一步到来,日益扩大膨胀的信息和数据已经充斥着人们生活的方方面面。为了高效和准确地获取信息,推荐系......
随着大数据时代的快速发展,运用大数据技术学习数据中的有用信息至关重要。推荐系统为解决信息过载提供了有力的支撑,但是当新用户......
互联网及大数据技术的快速发展,在为人们学习、生活带来便利的同时,也使人们遭受“信息过载”的烦恼,人们无法快速从海量的网上数......
信息过载的互联网时代,用户如何从海量信息中获取有用信息成为热点研究问题,推荐系统为解决信息过载提供了有力的工具,但是传统推......
在互联网技术飞速发展的今天,个性化推荐系统已经在人类生活中扮演越来越重要的角色。传统推荐系统的个性化实现需要大量的用户行......
电商平台为用户提供多种反馈方式,如评论、标签和评分等。评论作为评分的补充手段,包含更细粒度的反馈信息。商品有大量的属性特征......
在当前的信息时代,信息过载问题愈来愈严重,使得用户难以迅速有效地获取所需信息。通过为用户提供个性化的推荐服务,推荐系统可有......
随着互联网和web2.0技术的飞速发展,网络上信息资源快速增长,导致“信息过载”的问题愈发严重。用户从海量的文本、视频、图像和音......
当前,数据稀疏性问题已经成为现有的推荐算法亟待解决的挑战之一。为了缓解该问题,学术界已经对推荐算法展开深入研究,通过挖掘可......
身处移动互联网时代,用户获取信息的渠道与日俱增,因此很难迅速对内容做出有效判断。信息过载等问题的出现使得推荐系统应运而生,......
随着互联网、物联网、电子商务、人工智能、云计算、移动计算等众多领域的不断发展和成熟,无时不刻都会有新的信息、产品、资源产......
传统的推荐算法受限于单领域中用户和项目的稀疏关系,也存在用户冷启动等问题.跨领域推荐能够通过学习辅助领域的知识去丰富目标领......
由数据分布不均衡产生的数据稀疏和冷启动问题制约着个性化推荐系统进一步发展。随着迁移学习技术兴起,基于迁移学习的跨领域推荐......
大多数推荐算法常采用基于迁移学习的跨领域推荐技术,借助辅助领域的丰富数据信息来解决传统单域推荐中普遍存在的数据稀疏等问题......
