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随着互联网的飞速发展,信息负载问题也变得愈发严重。个性化推荐算法对于提高平台流量转化率,促进智能经济,智能商业转型,以及促进......
提出了一种融合模型REC＿AFM,将数据集中获取的用户潜在特征和项目潜在特征进行结合，预测用户对未评分物品的评分.在真实公开数据集Ci......
在信息泛滥的时代,利用推荐系统来为自己挑选感兴趣的信息已经变得越来越普遍。推荐系统可以通过利用已有的历史交互数据对未知的......
在移动互联网时代,爆炸式增长的在线内容使得人们深受信息过载问题的困扰。作为缓解信息过载的利器,推荐系统能够从用户-项目历史......
微信视频号利用微信好友间的社交基础搭建了 一个新的短视频传播场景.该场景为短视频领域的尾部用户带来了新的发展机会,也对其他......
随着信息化时代的高速发展,网络上的数据得到爆炸式增长,呈现种类繁多、结构复杂等特点,传统推荐算法逐渐不能有效解决信息过载的......
推荐系统作为一种解决信息过载的关键技术,通过挖掘用户对项目的行为信息,构建有效的推荐算法为用户推荐可能感兴趣的内容。近年来......
随着Web 2.0与智能移动设备的快速发展,线上社交网络已经具有巨大体量,而且成长迅速。截止到2019年6月,我国社交网络用户达到6.6亿......
随着社交网络的快速发展,从用户庞大的虚拟关系网络中准确识别和挖掘出其对应的社交圈信息,不仅能够极大的便利用户个人关系网络的......
社交推荐算法通常在推荐系统中融合社交网络里的信任信息,进而建模社交影响力,最终使得用户的兴趣受到自身偏好和信任朋友偏好的共......
伴随着大数据时代的到来,推荐系统在互联网的很多领域都得到了应用,并且在逐渐改变着人们的生活。推荐系统本质上是通过一定方式将......
