合集-推荐系统-论文
摘要：前言 本文题目为《推荐系统研究综述》，文章发表在河北科技大学学报(Journal of Hebei University of Science and Technology)，文章发表时间是：2020年年2月。 摘要 摘要原文 随着互联网技术的快速发展，如何对海量网络信息进行挖掘分析，已成为热点和难
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摘要：引言 今天读的文章为一篇名为《基于内容的电影推荐算法研究》的文章，文章提出了一种基于内容的电影推荐算法，通过分析电影特征和用户兴趣，实现更精准的电影推荐。 文章中使用到了TF-IDF向量化方法，将电影类型和导演信息转化为特征向量，然后使用余弦相似度来衡量电影之间的相关性，接下来根据用户的偏好和需求，
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摘要：引言 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。每天一篇论文，做更好的自己。 本文读的这篇论文为发表于2023年5月28日的一篇名为《基于融合语义信息改进的内容推荐算法》（基于融合语义信息改进的内容推荐算法）的文章，文章主要介绍了基于内容的推荐技术在电子商务和教育领域的广泛应用，以及传统基于内容推荐技术在语义
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摘要：前言 协同过滤推荐系统，包括基于用户的、基于项目的息肉通过率等，今天我们读一篇基于项目的协同过滤算法的论文。 今天读的论文为一篇名叫《基于项目的协同过滤推荐算法》(Item-Based Collaborative Filtering RecommendationAlgorithms)。 摘要 Rec
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摘要：什么是注意力机制 注意力机制（Attention Mechanism）是一种在深度学习模型中模拟人类注意力的技术。它的主要思想是，当我们处理一个任务时，我们不会平等地对待所有的信息，而是会将注意力集中在某些关键的部分。例如，当我们阅读一段文本时，我们会更关注与当前任务相关的词汇和句子，而忽略其他不相
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摘要：前言 今天继续读论文，今天读的文章是一篇1997年发表于Communications of the ACM上的论文,名叫推荐系统(Recommender systems), 全文及翻译 IT IS OFTEN NECESSARY TO MAKE CHOICES WITHOUT SUFFICIENTp
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摘要：引言 随着互联网、大数据等新技术的迅速发展，人们的生活变得更加便捷，但同时也导致网络数据爆炸式增长。为了快速帮助用户找到感兴趣的内容，越来越多的研究者致力于推荐算法的研究，以提高推荐质量，向用户推荐更符合其喜好的内容。然而，目前的推荐算法仍存在数据稀疏性、隐私保护和冷启动等问题，文章针对其中一些问题
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摘要：前言 今天读的论文为一篇于2018年发表在(ACM computing surveys (CSUR))的论文，这篇文章主要讲述了序列感知推荐系统（Sequence-Aware Recommender Systems）的研究和应用。文章首先介绍了推荐系统在实际中的应用背景，然后指出了传统推荐系统在处理
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摘要：前言 今天读的论文为一篇于2022年发表在"人工智能评论"(Artificial Intelligence Review)的论文，文章主要强调了NRS面临的主要挑战，并从现有技术中确定了可能的解决方案。 引用这篇论文： [1]Raza, Shaina, and Chen Ding. "News re
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摘要：写在前面 本文是一篇于2023年3月21日发表在2023 International Conference on Big Data, Environmental Industry and Materials Science（ICBDEIMS 2023)的一篇会议论文。 论文主要聚焦于解决单签人体姿态
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摘要：前言 本篇文章是2020年8月发表于《计算机工程》的一篇期刊论文，文章名称《基于注意力机制与改进TF-IDF的推荐算法》。 文章针对传统推荐系统主要依赖用户对物品的评分数据而无法学习到用户和项目的深层次特征的问题，提出基于注意力机制与改进TF-IDF的推荐算法(AMITI)。将双层注意力机制引入并行
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摘要：引言 看过的每一篇文章，都是对自己的提高。不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，积少成多，做更好的自己。 本文基于2023年4月6日发表于SCIPEERJ COMPUTER SCIENCE（PEERJ计算机科学）上的一篇名为《基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用》（Application of
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摘要：前言 今天读的这篇论文是一篇于2020年6月份发表在计算机工程与科学(Computer Engineering & Science)上的一篇论文。 论文采用评分矩阵的多种维度进行相似度比较以修正不合理评分，再用修正后的评分进行协同过滤推荐。 利用MovieLens和BookCrossing数据库进行
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摘要：前言 看论文的第三天，坚持下去。 慢慢来，比较快。 —— 唐迟 本文基于2023年6月28日发表在MATHEMATICS上的一篇名为“基于标签值分布的强化学习推荐算法”(Reinforcement Learning Recommendation Algorithm Based on Label Va
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摘要：前言 《一种改进的协同过滤的商品推荐方法》 本文针对大量的商品信息无法被充分应用在帮助客户选择商品上的问题，提出了改进的协同过滤算法（new Pearson collaborative filtering,NP-CF）为用户进行个性化的电子商品推荐。 摘要 传统的电子商务平台无法实现对用户进行个性化
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摘要：前言 今天要读的论文名为《基于用户长短期偏好的序列推荐模型》，是一篇于2022年12月29日发表在《计算机科学》上的一篇期刊论文。 文章发现了传统的序列推荐模型忽略了不同用户的个性化行为,导致模型不能充分捕获用户动态偏好而产生的兴趣漂移等问题,提出了一种基于用户长短期偏好的序列推荐模型(Sequen
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摘要：前言 今天读的论文为一篇于2019年发表的论文，是关于顺序推荐系统（Sequential Recommender Systems，SRSs）的研究，作者对SRSs的挑战、进展和前景进行了系统综述。 要引用这篇论文，请使用以下格式： Wang, Shou, et al. "Sequential rec
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摘要：前言 今天读的文章为一篇名叫《基于自监督学习的序列推荐算法》的期刊论文，文章于2023年8月15日发表在自然科学报上，这篇论文的引用为： [1]闫猛猛,汪海涛,贺建峰等.基于自监督学习的序列推荐算法[J].重庆邮电大学学报(自然科学版),2023,35(04):722-731. 摘要 原文如下： 针
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摘要：前言 今天读的论文为一篇名叫《基于注意力机制的对抗性协同过滤推荐算法》，文中主要介绍了一种基于相关注意力的协同过滤推荐算法，该算法结合深度学习中的注意力机制为不同物品分配不同的权值来捕获与目标物品最相关的物品,探索不同物品的权重对模型预测的影响并以此提升推荐的准确度，此外，为了解决推荐算法鲁棒性低的
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摘要：前言 今天读的论文为一篇于2023年10月3日发表在《算法》(Algorithms)的论文，这篇文章综述了基于序列模式的电子商务推荐系统，强调了通过整合用户购买和点击行为的序列模式来提高推荐准确性、减少数据稀疏性、增加推荐新颖性，并改善推荐系统的可扩展性。文章详细分析了现有推荐系统的方法、性能和潜在
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