|
|||||
|
|
| 融合时间特性和用户偏好的卷积序列化推荐 | |
| 作者姓名： | 陈晋鹏 胡哈蕾 张帆 曹源 孙鹏飞 |
| 作者单位： | 北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京 100876 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(61702043)。 |
| 摘 要： | 推荐系统如今已被广泛应用于生活中,大大便利了人们的生活.传统的推荐方法主要是针对用户与物品的交互情况进行分析,分析用户与物品的历史记录,得到的只是用户过去对于物品的喜好程度.序列化推荐系统通过分析用户近一段时间与物品交互的序列,来考虑用户前后行为的关联性,能够获得用户短期内对物品的喜好程度.然而,序列化方法强调的是用户... |
| 关 键 词： | 推荐系统 卷积神经网络 序列化推荐 用户兴趣 时间特性 |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ | |