1、問題背景 作者argue以前的方法沒有考慮到用戶偏好的動(dòng)態(tài)變化，因此作者提出了一個(gè)名為Dynamic Explainable Recomme...

1、問題背景 隨著推薦系統(tǒng)的發(fā)展，可解釋性逐漸成為一個(gè)重要的研究方向蛹头，因?yàn)樵谕扑]相關(guān)商品的時(shí)候會(huì)給出一定解釋，這樣可以給用戶帶來一定的可信度，從...

1适瓦、問題背景 隨著這些年網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，產(chǎn)生了各種各樣的信息忆家，就新聞?lì)I(lǐng)域來說犹菇，人們要想在其中找到自己感興趣的新聞?dòng)袠O大的難度，而這促進(jìn)了推薦系統(tǒng)的發(fā)...

1芽卿、摘要 協(xié)同過濾方法由于user-item矩陣的稀疏性揭芍，效果受限⌒独可以使用輔助信息解決這個(gè)問題称杨。在本文中，微軟探索了如何利用知識(shí)庫中的各種不同...

1筷转、背景 隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展姑原，人們探索出了一系列的方法來處理序列化數(shù)據(jù)，RNN是其中的一個(gè)代表呜舒。但是對(duì)于序列化推薦锭汛，RNN的處理方式有很大的不足...

1、背景介紹 近來袭蝗，因?yàn)橹R(shí)圖譜(KG)中具有很多有關(guān)商品的屬性信息唤殴，如電影的演員、主演等到腥，常用于增加推薦系統(tǒng)的質(zhì)量朵逝，而且相比于原來的只有u...