【摘 要】
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近年来,深度学习被广泛应用到计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域,基于深度学习的推荐系统研究也成为当前研究的一个热点领域.将深度学习融入推荐系统,可以整合海量多源异构数据,有效缓解推荐系统面临的冷启动、数据稀疏等问题.首先介绍了推荐系统的研究背景并阐述了推荐系统的定义,然后讨论了传统推荐研究中面临的难点和挑战,最后介绍了深度学习推荐系统的主要研究进展.
【机 构】
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武警工程大学信息工程学院,西安陕西710086
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近年来,深度学习被广泛应用到计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域,基于深度学习的推荐系统研究也成为当前研究的一个热点领域.将深度学习融入推荐系统,可以整合海量多源异构数据,有效缓解推荐系统面临的冷启动、数据稀疏等问题.首先介绍了推荐系统的研究背景并阐述了推荐系统的定义,然后讨论了传统推荐研究中面临的难点和挑战,最后介绍了深度学习推荐系统的主要研究进展.
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