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推荐系统中候选生成和冷启动挑战的研究

T3o6_puzedianzi 来源:YXQ 2019-07-30 10:22 次阅读

本研究针对推荐系统冷启动和候选生成两方面的问题,提出了一种基于深度学习的分类方法。研究人员提出了一种分类的深度学习技术,来解决推荐系统中的冷启动和候选生成问题。

冷启动是通过附加功能(用于音频、图像、文本)和学习隐藏的用户与对象表示来解决的。候选生成则通过分离的网络、RNNs、自动编码器和混合方法解决。该研究还总结了这些技术的优点和局限性,同时展望了未来研究的方向。

推荐系统为企业和客户提供了许多便利。它们使消费者的搜索过程变得非常简单,并帮助企业实现更高的销量、更高的网络使用率、更高的客户保留率和更高的利润率。

Netflix上80%的电影都有推荐系统。在YouTube上,60%的视频点击来自推荐。本文描述的工作是为未来开发稳定的推荐系统进行的有益尝试。


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原文标题:古训《增广贤文》连载十八——道吾好者是吾贼, 道吾恶者是吾师。

文章出处:【微信号:puzedianzi0311,微信公众号:普泽天下】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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