推荐模型相关论文
知识图谱在推荐领域得到了广泛关注，通常被用来作为辅助信息嵌入到推荐模型中，以更好地缓解传统推荐算法数据稀疏和冷启动问题。但是......
本文在神经网络的推荐模型基础上引入自注意力机制，提出一种改进的基于自注意力机制TransNet推荐模型SATransNet。SATransNet模型使......
在网络购物平台中，评论信息是用户做出在线购买决策的主要依据。然而评论包含大量信息，其重要程度是不一样的。无用的评论会影响推荐......
社会化电子商务是指用户通过内容生成、交互互动等方式自发进行信息分享与传播以辅助产品或服务的营销推广和销售行为的新型电子商......
互联网、云计算、人工智能经过几十年来惊人的发展,已经从方方面面覆盖到了我们的日常生活之中。而其中具有极大商业潜能的智能推......
在软件维护过程中,开发者会对用户在软件使用过程中提交的缺陷进行定位和修复。为了提高处理缺陷的效率,研究者已经针对缺陷之间的......
用户地理兴趣点（Point-of-interest,POI）推荐系统是近年来众多推荐系统中的研究热点,其研究对象主要针对基于位置的社会网络（Location......
根据土壤数据进行作物推荐是农业大数据应用的重要内容之一.针对现有土壤数据推荐模型忽略土壤文本域信息、土壤数据交叉特征表达......
信息技术快速发展的条件下海量军事信息的大量涌现,人工查阅情报的传统方法已经不再适用,而人工制定或自动挖掘的关联规则难以捕获......
为了提高纺纱工艺重用效率,以毛纺工序为研究对象,从工艺设计人员对历史工艺重用的思维方式出发,采用基于案例推理(CBR)的方法构建......
随着移动互联网技术的飞速发展,网络平台上的信息量呈现指数级增长,特别是自疫情爆发以来,以到店为主的线下消费场景受到重创,人们......
为了充分利用评分的有效信息,并进一步研究评论的重要性,提出了一种融合评论文本特征和评分图卷积表示的推荐模型,利用图卷积编码......
公路运输是最主要的货物运输方式,随着我国公路货运业务量的持续快速增长,货源供应量和营运车辆供应数量呈现与日俱增的趋势。而在......
近年来,随着传统巡游出租车和网约出租车的逐步融合发展,司机响应订单请求的服务模式被广泛使用,极大提升了出租车出行的便捷程度......
为了充分利用多源异构数据所提供的信息提高推荐准确度,提出一个基于深度学习的混合推荐模型.该模型融合评分、评论和社交网络数据......
随着互联网时代的到来,许多互联网企业都赶上了时代的快车迎来了高速发展,人们纷纷在互联网上浏览信息,产生了大量的数据。消费者......
推荐模型作为解决信息过载问题的有效途径,近年来已在各领域得到广泛应用。传统推荐模型由于浅层的结构设计,导致其无法提取到用户......
提出一种端到端的基于产品方面的神经网络推荐模型.该模型利用产品方面标签注意力机制,建模了用户偏好和项目特性之间的联系,并对......
基于会话的推荐旨在根据当前用户的匿名会话的点击序列信息来预测用户的下一次点击行为.现有方法多数都是通过对用户会话点击序列......
[目的/意义]传统的科技信息文献推荐模型没有充分挖掘科技信息文献以及科研人员的本身特征,因此,文章结合深度学习技术获得健壮的......
在基于图卷积网络的推荐模型中,图卷积对仅包含编号信息的输入节点进行信息聚合会引发严重的瓶颈问题,影响推荐精度.为缓解此问题,......
Hashtag的使用为网络数据的组织和检索带来了极大的便利,可以缓解数据急速增长导致的“信息过载”问题,但是网络上大部分用户都没......
近年来，受益于互联网和智能终端设备的迅速发展，各种应用不断涌现，但同时也带来了数据的爆炸式增长。为解决互联网上的信息过载的问题......
随着电子商务行业的迅猛发展,交易和技术等服务的不断改进,越来越多的用户热衷于在电商平台进行网络购物,并对其所购买的物品发表......
随着电子商务规模的不断扩大，用户需要浪费很多的时间才能从众多商品中找到自己想买的商品，这便是由于信息暴增导致的信息过载问题。......
随着互联网的不断发展，在人们的生活与工作中，信息过载问题越来越严重，为了让人们在对自己的需求也不太明确的情况下，从海量的数据中找......
随着移动设备的普及和基础通信设施的建设完善，尤其是5G通讯的商用，互联网，物联网，云计算将得到高速发展，伴随而来的是数据量的爆发式增......
随着信息技术的发展，大数据为生活带来便利的同时也造成“信息过载”问题。推荐系统可从用户的历史行为数据中挖掘用户的潜在喜好并......
针对深度学习中推荐模型特征组合单一、消解大量有价值特征信息以及过拟合等问题,设计了一种新型的注意力得分机制——注意力胶囊,......
传统的矩阵分解模型仅通过用户-项目的评分矩阵来对用户进行项目推荐,由于未能使用用户与项目的特征信息从而造成了信息损失,使得......
随着网络交互性的增强,用户偏好会随主客观条件的变化而转变,因此准确把握用户的动态兴趣是互联网信息平台需要不断探索的问题。本......
目前,电力用户的缴费方式仍以线下为主,长期以来造成了电力企业运营成本高、管理压力大等问题。传统的线上引流方法用户增长速度慢......
传统的推荐算法由于存在数据稀疏性和冷启动问题,导致在线学习平台在资源推荐上不能满足学习用户的个性化需求。为此,构建一个基于......
在综合国内学术信息检索服务的现状和现有理论方法研究的基础上,以检索词推荐为研究对象,构建基于文献特征项共现网络的学术信息检......
[目的]传统的协同过滤推荐模型无法提取到用户与项目之间复杂的交互关系,这对于最终的推荐结果会造成一定的不良影响.[方法]针对这......
基于线性模型的矩阵分解推荐算法对信息的特征提取单一,当用户和物品含有大量隐含信息时,无法满足用户需求的个性化推荐。针对此问......
随着移动互联网时代的到来，电子商务呈现爆发式的增长，越来越多的人通过网络购买自己心仪的商品。由于摆脱了传统货架空间的限制，像亚......
随着网络的普及，社交服务得到了快速发展，社交网络已经逐渐成为人们日常交流的主要工具，吸引着越来越多的用户加入其中。在学术领域中......
随着经济全球化以及信息技术的高速发展,网络化服务的种类层出不穷,单一化服务已不能满足市场需求,组合服务的出现解决了这一危机......
近年来,因特网的飞速发展与广泛应用,使得Web上的信息量以惊人的速度增长。面对Web丰富的信息内容,巨大的数据量,加之由于万维网分......
随着企业业务的自动化需求,工作流技术成为近些年来研究的一个重点,但是现代社会的快速发展、Internet的普及和全球化的竞争环境,......
随着互联网的普及和电子商务的迅猛发展,网络用户正面临着越来越严重的信息过载问题,用户不得不在海量的产品信息中寻找需要的商品......
个人健康记录系统是一种以用户为中心的电子医疗系统,记录了诊断报告、临床反应、用药记录等健康信息,用户可以随时随地利用互联网......
随着现代化设备及武器装备的不断发展，其所含信息量也日趋庞大，而针对这一现象应运而生的IETM也在各行各业不断的普及，所以IETM如何按......
