【摘 要】
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针对深度学习的研究,仅运用单一的传统算法在数据稀疏的情况下,不能得到隐式的反馈。所以提出了推荐系统,在机器学习上有一定的影响,并在社会上的应用也非常广泛,在最近几年
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针对深度学习的研究,仅运用单一的传统算法在数据稀疏的情况下,不能得到隐式的反馈。所以提出了推荐系统,在机器学习上有一定的影响,并在社会上的应用也非常广泛,在最近几年在图像处理、会话识别、对象侦探以及药物发现和基因组学等方面取得了一定的发展。将深度学习应用到推荐系统中,探究怎样将大量的数据转变成多源异构数据,它能够让我们对用户在使用过程中得到整合数据,得出用户的偏好。优化推荐系统,了解用户喜好,是我们主要研究目的。在推荐系统系统中,我们主要针对协同过滤进行研究。
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