【摘 要】
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在传统的推荐领域中,因受限于用户和物品交互的稀疏性,人们常用的推荐算法例如协同过滤往往面临着性能不佳和准确性不理想等问题。随着互联网的兴起,数据量呈现出爆发式增长,
【基金项目】
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科技部重点研发专项(No.2017YFB0802704);上海市优秀技术带头人计划(No.16XD1424400)~~
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在传统的推荐领域中,因受限于用户和物品交互的稀疏性,人们常用的推荐算法例如协同过滤往往面临着性能不佳和准确性不理想等问题。随着互联网的兴起,数据量呈现出爆发式增长,深度学习技术得到了很好的发展。作为解决这些问题的一种新思路,与深度学习结合的推荐方法开始进入我们的视野。我们对如何使用深度学习的方法对各种辅助信息进行处理来优化推荐系统进行了重点研究。
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