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從深度學(xué)習(xí)角度研究推薦系統(tǒng)

從深度學(xué)習(xí)角度研究推薦系統(tǒng)

定  價:58 元

        

  • 作者:徐原博,李翔,張若琳著
  • 出版時間:2024/6/1
  • ISBN:9787576832570
  • 出 版 社:吉林大學(xué)出版社
  • 中圖法分類:TP301.6 
  • 頁碼:225頁
  • 紙張:
  • 版次:1
  • 開本:24cm
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讀者對象:計算機(jī)行業(yè)的研究者和實踐者提供有益的參考

推薦系統(tǒng)是一種對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造全新價值的數(shù)據(jù)挖掘方法。在新環(huán)境下,推薦系統(tǒng)的研究面臨推薦系統(tǒng)與深度學(xué)習(xí)無法有效的結(jié)合、虛假數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)不平衡、推薦系統(tǒng)的評價指標(biāo)不完整等問題,為解決問題這些問題,本書提出了基于距離的embedding方法與深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行結(jié)合,有效的提高推薦系統(tǒng)的效率;提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虛假數(shù)據(jù)檢測和用戶真實意圖分析模型,從多個方面提高推薦系統(tǒng)的有效性和準(zhǔn)確率;提出了一種新的評價標(biāo)準(zhǔn):驚喜度,極大改善推薦的質(zhì)量。
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