云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 个性化推荐模型

个性化推荐模型: 作品数：58被引量：225H指数：9; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：丁昭巧刘俊伯龚映梅王有刚杜辉锋更多>>; 相关机构：昆明理工大学华中科技大学武汉大学南京大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>

基于协作知识图谱的个性化推荐模型: 《宁夏师范大学学报》2025年第1期91-99,共9页李军; 针对知识图谱关系类型的多样性及实体间的语义关系难以准确捕捉的问题,提出基于协作知识图谱的个性化推荐模型.在保留用户-项目交互和知识图谱全局结构路径信息的基础上,利用全局路径聚合模块获取用户嵌入和项目嵌入,在知识图谱上利用...; 关键词：推荐系统知识图谱图神经网络注意力机制

基于深度学习的电子商务个性化推荐模型: 《电子商务评论》2024年第2期3326-3336,共11页张泰恒谢本亮; 智能推荐是电子商务领域的一项重要任务。目前普遍使用关联规则、协同过滤、马尔可夫链、递归神经网络等技术进行购物篮推荐。本文主要研究基于深度学习的电子商务智能推荐系统(IRS)。本文首先进行了电子商务推荐系统的总体设计,提出了...; 关键词：深度学习卷积神经网络电子商务推荐系统

基于用户评论的农业新技术推荐模型设计与应用展望: 《农业展望》2023年第8期100-105,共6页刘伟刘世洪王翠宋林鹏; 近年来,推荐系统的应用取得了飞速进步。大数据、人工智能技术的出现为农业信息化的加速发展提供了广阔的空间和前景。为提升农业领域内推荐技术的应用,满足农业用户的信息获取需求,对传统协同过滤推荐算法进行了一定的改进,重点体现在...; 关键词：协同过滤算法聚类分析 HowNet极性词典个性化推荐模型

基于用户多特征融合的个性化推荐模型被引量：3: 《电信科学》2023年第5期101-115,共15页卢敏胡娟张先超丁伟健乐光学; 国家自然科学基金资助项目(No.11704163)。; 个性化推荐是提取特定信息的有效手段之一,针对传统推荐法中缺少用户特征问题,提出一种基于多特征融合的广义矩阵分解与深度长短期记忆网络混合推荐模型(hybrid recommendation model of generalized matrix factorization and deep lon...; 关键词：个性化推荐多特征融合深度学习

融合知识图谱和评论文本的个性化推荐模型被引量：3: 《计算机工程与科学》2023年第1期181-190,共10页邹程辉李卫疆; 国家自然科学基金(62066022)。; 推荐系统的目的是解决“信息过载”的问题,然而目前的研究方法大多利用用户和商品信息对用户兴趣进行建模,没有同时利用知识图谱构建用户模型来增强推荐系统的性能,因此提出了融合知识图谱和评论文本的个性化推荐模型。首先,通过不同类...; 关键词：推荐系统知识图谱权重异构图兴趣注意力

考虑多层次潜在特征的个性化推荐模型被引量：2: 《电信科学》2022年第2期71-83,共13页申情郭文宾楼俊钢余强国; 浙江省重点研发计划项目(No.2020C01097)。; 个性化推荐已成为解决信息过载的最有效手段之一,也是海量数据挖掘研究领域的热点技术。然而传统推荐算法往往只使用用户对物品的评分信息,而缺少对用户与物品潜在特征的综合考虑。基于因子分解机、宽神经网络、交叉网络和深度神经网络...; 关键词：个性化推荐层次化潜在特征深度学习

融合用户兴趣波动时序的个性化推荐模型被引量：9: 《数据分析与知识发现》2021年第11期45-58,共14页丁浩艾文华胡广伟李树青索炜; 国家社会科学基金重大项目(项目编号:20&ZD154);南京大学2021年双创项目(项目编号:NJU-DI2021004);江苏省高等学校自然科学研究重大项目(项目编号:19KJA510011)的研究成果之一。; 【目的】构建基于项目类别的神经网络与模糊聚类混合时序预测模型,结合用户兴趣波动幅度的趋势以提升推荐准确度。【方法】对不同幅度的兴趣波动分别采用神经网络和模糊聚类的方法构建趋势预测模型。本文采用神经网络对小幅波动序列数...; 关键词：时间序列兴趣波动神经网络模糊聚类混合预测个性化推荐

基于改进蚁群算法的多媒体图像个性化推荐模型: 《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》2021年第4期44-48,共5页陈钊沈舒海; 为了提高多媒体图像个性化推荐能力,提出基于改进蚁群算法的多媒体图像个性化推荐模型。构建多媒体图像的边缘像素特征解析模型,采用特征空间重组实现对多媒体图像的像素结构重组,采用多级语义特征分析方法进行多媒体图像个性化信息融...; 关键词：改进蚁群算法多媒体图像个性化推荐特征融合

基于时间因子改进个性化推荐模型被引量：2: 《软件工程》2021年第7期60-62,共3页胡安明陈惠娥; 广东教育学会“十三五”教育科研课题“大数据”背景下教学资源云平台建设与研究项目(GDES13614);广州理工学院2020校级科研项目(2020KY003);2021年广州市高等学校第十一批教育教学改革研究项目(2021JG107).; 传统推荐系统算法模型主要集中研究用户偏好与物品的关联性,根据用户主观意见进行推荐,未充分考虑用户与物品所处的客观环境,造成推荐时的实际偏差。本文基于传统推荐算法引入时间因子,提高模型推荐效果。实现方法主要是通过比较引入与...; 关键词：时间因子个性化推荐协同过滤

融合多信息的个性化推荐模型被引量：10: 《重庆理工大学学报（自然科学）》2021年第3期128-138,共11页沈杰乔少杰韩楠元昌安许源平覃晓王珏岚; 四川省教育厅人文社会科学重点研究基地四川景观与游憩研究中心科研项目(JGYQ2018010);成都市新冠肺炎防控科技项目(2020-YF05-00058-SN);广西自然科学基金项目(2018GXNSFDA138005);国家自然科学基金项目(61802035,61772091,61962006,U2001212,62072311);四川省科技计划项目(2021JDJQ0021,2020YFG0153,20YYJC2785,2020YJ0481,2020YFS0466,2020YJ0430,2020JDR0164,2019YFS0067,2020YFS0399);四川高校科研创新团队建设计划项目(18TD0027)。; 为了解决协同过滤推荐系统的数据稀疏与冷启动问题,通常利用辅助信息来提高推荐系统的整体性能。当前大多数社交媒体网站和电子商务系统都允许用户发表文本评论,以及对项目(如商户、电影、商品等)进行评分。为了更加有效地融合多种数据...; 关键词：推荐系统知识图谱深度学习动态融合随机梯度下降

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