长短期兴趣相关论文
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......
事件社交网络的快速发展引起的信息过载问题是当前面临的主要挑战，深度学习等技术可从大量的数据中挖掘潜在的关联信息，从而有效应对......
针对现有短视频推荐准确率不高的问题，提出一种融合视频内容与弹幕文本分析的短视频推荐方法。该推荐方法中首先采用LDA模型提取弹......
在这个信息过载和数字化经济的时代,用户要从大量且快速增长的物品中做出选择是比较困难的,而推荐系统(Recommendation System,RS)......
摘要： 多数传统的推荐算法在追求准确度时，忽略了多样性也是衡量推荐效果不可或缺的指标之一。而一味地提升多样性又势必会造成准确......
“信息迷航”和“信息过载”问题由来已久,推荐系统能够帮助用户在海量的产品空间中进行筛选。但是传统的推荐算法以静态算法为主,......
用户建模是推荐系统中的一项基本任务,传统的方法使用协同过滤(CF)建模用户的潜在兴趣,但用户的兴趣往往是复杂多样且会随时间而变......
针对为微博用户推荐符合其兴趣取向的个性化微博信息的问题,结合LDA主题模型,提出一种基于用户长短期兴趣(LSI)的微博推荐方法.LSI......
本文基于隐形反馈数据集提出区分用户长期兴趣和短期兴趣的推荐模型DYLSI,该模型主要考虑到用户兴趣、项目流行度随时间的变化以及......
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随着基于互联网技术的社交网络的快速发展，导致大量信息化数据的产生，在社交网络中出现信息过载问题，用户很难从海量信息中找到自己感......
