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摘要:
推荐文章
基于注意力机制的音乐深度推荐算法
深度学习
注意力机制
音乐推荐
融合元数据及attention机制的深度联合学习推荐
元数据
属性权重
attention机制
深度联合学习
非线性分解
深度学习在缺陷修复者推荐中的应用
缺陷追踪
缺陷报告分配
深度学习
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 深度学习在音乐推荐中的应用
来源期刊 计算机产品与流通 学科 文学
关键词 协同过滤 推荐系统 深度学习 自动编码器
年,卷(期) 2017,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 203-205
页数 3页 分类号 J692
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱月俊 北京邮电大学计算机学院 3 5 2.0 2.0
2 杜炜 北京邮电大学计算机学院 4 4 1.0 2.0
3 汤敬浩 北京邮电大学计算机学院 3 8 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2017(0)
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研究主题发展历程
节点文献
协同过滤
推荐系统
深度学习
自动编码器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机产品与流通
周刊
1001-8786
CN 12-1276/TP
16开
北京市海淀区万泉河路68号紫金大厦18层
1984
chi
出版文献量(篇)
9226
总下载数(次)
115
总被引数(次)
7495
论文1v1指导