【摘 要】
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传统技术实现的推荐系统探索用户兴趣时十分依赖用户的历史行为等额外数据,探索过程复杂且面临严重的冷启动问题。为降低对用户信息的依赖,同时减轻冷启动问题,采用当前人工
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61272278),湖北省重大科技专项(2018ABA099)
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传统技术实现的推荐系统探索用户兴趣时十分依赖用户的历史行为等额外数据,探索过程复杂且面临严重的冷启动问题。为降低对用户信息的依赖,同时减轻冷启动问题,采用当前人工智能中先进的Adam优化方法提出了一种推荐系统模型。使用Tensor flow平台在一系列数据集上的仿真结果表明,与其他模型相比,提出的模型显著降低了对用户信息的需求,具有更精准的推荐结果,在应对冷启动问题时也有较好的性能表现。
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