基于多源异质信息的用户意图识别和推荐方法研究
删除本页内容作者:张一嘉,陈皖玉,宋城宇,史振坤,柴超群,蔡飞著
ISBN:1978-7-5667-3485-32
关键词:数据管理
页数:138
出版社: 长沙:湖南大学出版社
出版日期:2024.05
发现基于多源异质信息的用户意图识别和推荐方法研究在2025年9月25日可全文阅读或下载。
图书简介
本书以实现用户意图识别和精准信息推荐为目标,以深度学习为关键技术,有效融合显式、隐式信息以及社交、评论、图片等多种异质信息,针对基于异质信息的推荐算法面临的理论问题和技术难点,开展了深入的研究。主要研究点包括:如何基于深度学习挖掘社交影响下的用户意图,实现更加精准的信息推荐,并缓解用户冷启动问题;如何充分挖掘用户显式和隐式反馈行为信息,将用户与物品特征建模和行为交五建模建立在一个统一的框架中,实现更加精准的信息推荐;如何融合评论和评分信息感知用户偏好,实现更有效的评分预测模型;如何挖掘评论中隐含的个性化的用户满意度,感知更加细粒度的用户偏好;如何挖掘评论、图片等多模态数据中隐含的用户意图,并整合多模态信息进行推荐。
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诉讼案号:(2022)川01民初4401,(2022)川01民初4403,(2022)川01民初4403,(2022)川0191民初19351号,(2022)川0191民初19594号,(2022)川0191民初20457号,(2022)川0191民初20459号,(2023)川知民终373号,(2023)川知民终374号,(2023)川知民终375号,
(2024)川0191民初15977号,(2024)川0191民初15979号,(2024)川0191民初15980号,(2024)川0191民初15981号,(2024)川0191民初15982号
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