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摘要:
在大数据时代,信息爆炸使得用户难以在互联网平台快速而准确的获取自己想要的信息.因此推荐系统应运而生,本文通过结合图卷积网络提取用户的长期偏好和门控循环单元提取用户的短期兴趣,提出基于全局协作信息的个性化推荐算法,并在音乐数据集last.fm进行实证研究,结果证明本文提出的算法是优于基线方法的.
推荐文章
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协同过滤
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相似性
基于社区网络内容的个性化推荐算法研究
社区网络
用户聚类
内容过滤
个性化推荐
基于互联网+背景下的公共信息个性化推荐
互联网+
大数据
公共信息服务
协同过滤算法
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于全局协作信息的个性化推荐算法
来源期刊 价值工程 学科
关键词 基于会话的推荐算法 图卷积网络 门控循环单元 注意力机制
年,卷(期) 2021,(11) 所属期刊栏目 价值应用|VALUE APPLICATION
研究方向 页码范围 233-234
页数 2页 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
基于会话的推荐算法
图卷积网络
门控循环单元
注意力机制
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
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1006-4311
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1982
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