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......
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......
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......
