跨域推荐相关论文
推荐系统作为有效的信息筛选工具,已被广泛应用于智能商业、辅助决策、预诊断、智慧城市等多个行业,其本质是基于收集的交互数据提......
蒙古族历史作为中华民族传承千年的文化瑰宝,是人类文明的重要精神财富。蒙古族历史书籍作为保存和记录蒙古族历史的主要载体,对蒙......
在信息爆炸的今天,推荐系统已成功应用于多个领域并为人们的生活带来便利,目前针对推荐系统的相关研究已经有了很大进展,但近年来......
数据稀疏问题是推荐系统重要的挑战。跨域推荐作为一种有效的解决方法,受到了越来越多研究者的关注。多数跨域推荐算法或是仅利用......
随着互联网技术的飞速发展,信息化时代的到来使每年互联网产生的数据呈指数增长,进而导致信息爆炸。人们在网上想要获取自己所需的......
随着互联网的快速发展,人们越来越难以在各类信息海洋中快速定位自已所需要的信息,为了帮助用户能更快捷方便的从海量信息中找到自......
许多推荐系统都使用评论文本作为辅助信息缓解数据稀疏和冷启动问题,但目前相关研究中使用的处理评论文本的深度模型（例如卷积神经......
传统单领域推荐算法存在数据稀疏和冷启动问题,且由于单领域推荐算法是在同一领域基于群体分类进行推荐,因此无法实现真正的个性化......
随着在线社交网络的迅速发展,在线用户信息的数据量呈爆炸式增长,如何从数据中提取有用的信息并利用这些信息为用户提供个性化的推......
为解决推荐系统具有用户行为数据极度稀疏的问题,研究对跨域图书推荐系统模型进行了研究,通过在系统用户数据、推荐系统算法、内容......
数据稀疏和用户冷启动一直是推荐系统中亟待解决的问题,因此提出了一种基于共享评级迁移的跨域推荐算法(shared ratings transfer ......
近年来,基于位置的社交网络(LBSN)得到迅速地发展,如Foursquare,Whrrl,Facebook Places。因为兴趣点(POI)推荐可以帮助用户探索新......
在过去十几年的时间里,电子商务、社交网络等都在飞速地发展。与此同时,大数据时代随着不断增长的数据量而来临,信息过载这一问题......
随着互联网技术和科技产业的飞速发展,人们越来越多的行为被记录了下来。在当下的互联网环境中,推荐系统的应用在互联网产品中是不......
多数跨域推荐模型在利用评论文本进行跨域推荐时,没有考虑到评论文本中的情感信息。而对于考虑到评论情感信息的跨域模型多数都是......
随着互联网时代的到来和信息科技的进步,大数据时代所带来的信息过载的问题日益严重。用户很难从海量的图像、视频、文本和商品信......
每一个评论–评分对反映出不同的用户偏好和商品特征,如何从评论–评分对中挖掘出用户和商品的潜在特征是提高跨域推荐算法性能的......
随着互联网产业的蓬勃发展,用户每天都需要面对海量的信息,如何从繁杂的各类信息中筛选出有价值的信息成为互联网行业的一个重要问......
推荐系统是一种信息过滤工具,它旨在准确地预测用户对商品的偏好程度,从而把对用户更有价值的商品优先呈现给他们。随着互联网的迅......
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在现有多数跨域推荐模型中,用户不能给指定项目添加标签,并且建立模型时未考虑用户的历史标签,导致推荐误差变大。针对上述问题,构......
近年来,互联网应用的数量出现爆发式增长,这极大地丰富了互联网的内容,但同时也带来了严重的信息过载问题,用户很难在互联网的海量......
针对基于聚类型矩阵分解的跨域推荐算法过于泛化的问题,通过辅助领域中专业度高的相似用户在目标领域的评分来缓解跨域粗矩阵预测......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
信息推荐系统主要根据已有的用户历史信息来对未知信息进行预测。但用户的活跃度往往使得数据集本身过于稀疏，从而使相关算法产生过......
随着网络和智能设备的不断发展,互联网上的信息也越来越丰富和多样,人们可以在网络上获得各种各样的信息和服务,同时人们逐渐发现......
随着互联网和移动互联网的发展,各大电商网站、支付平台、娱乐应用等积累的个人信息越来越丰富,同时数据量也在急剧增长。在复杂且......
随着信息通讯技术的发展，互联网的普及，如何帮助用户在海量的信息中找到其需要的信息成为亟待解决的问题。推荐系统作为克服信息过载......
随着电子商务的蓬勃发展,消费者在购物时可选择的商品数目以一种不可思议的速度急速增长,为了帮助消费者更好地选择出符合自己偏好......
