(单篇优先)网络出版时间:2017-11-15 22:42:34

基于深度学习的推荐系统

深度学习是机器学习领域一个重要研究方向,近年来在图像处理、自然语言理解、语音识别和在线广告等领域取得了突破性进展。将深度学习融入推荐系统中,研究如何整合海量的多源异构数据,构建更加贴合用户偏好需求的用户模型,以提高推荐系统的性能和用户满意度,成为基于深度学习的推荐系统的主要任务。本文对近几年基于深度学习的推荐系统研究进展进行综述,分析其与传统推荐系统的区别以及优势,并对其主要的研究方向、应用进展等进行概括、比较和分析。最后,对基于深度学习的推荐系统的未来发展趋势进行分析和展望。

国家重点基础研究发展计划(973)(Nos. 2014CB340401); 国家自然科学基金重大研究计划(Nos. 91638301); 国家自然科学基金(Nos. 61272111,61273216,6160011950);

推荐系统; 深度学习; 协同过滤; 个性化服务; 数据挖掘; 多源异构数据;

计算机学报

Chinese Journal of Computers

ISSN:0254-4164

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