推薦系統：推薦系統研究筆記
用戶的關注，也是一件非常困難的事情。推薦系統就是解決這一矛盾的重要工具。 推薦系統的任務就是聯系用戶和信 ...
原文：2018 基於深度學習的推薦系統研究綜述
引言 傳統的推薦方法： 協同過濾：數據稀疏 冷啟動問題。淺層模型無法學習到用戶和項目的深層次特征。 基於內容的推薦方法：需要有效的特征提取。淺層模型依賴於人工設計特征，有效性和可擴展性有限。 混合推薦方法：輔助信息往往具有多模態 數據異構 大規模 數據稀疏和分布不均勻等復雜特征，融合多源異構數據的混合推薦方法研究依然面臨着嚴峻的挑戰。 深度學習： 深度學習可通過學習一種深層次非線性網絡結構，表征 ...
2018-08-23 16:43 0 3480 推薦指數：
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轉載 在信息泛濫的時代，如何快速高效地萃取出有價值信息成為人們的當務之急，傳統的 推薦系統由此應運而生；而在諸多領域碩果累累的 深度學習也被應用於推薦系統，為后者注入新的動力。機器之心編譯的這篇論文，對深度學習在推薦系統中的應用現狀作了綜述性調研，以期進一步推動推薦系統研究的進展 ...