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  • 推荐系统综述
    推荐系统(Recommendation System,RS)[1]可以有效地对信息进行过滤和筛选,帮助用户以个性化的方式来检索符合其需求的信息资源,缓解信息过载(Information Overload)[2]的问题。 推荐技术经过不断的发展和更新,已经在教育、音乐 、电子商务、社交网络等领域广泛应用。
  • ICMJE 推荐规范 ICMJERecommendationsUpdate
    [ 译者按] 国际医学期刊编辑委员会(International Committee of Medical Journal Editors,ICMJE)于1978 年首次发表《 生物医学期刊投稿的统一要求》(Uniform Requirements for Manuscripts Submitted to Biomedical Journals),之 后进行过多次修订。2013 年8 月修订时更名为《学术研究实施与报告和医学期刊编辑与发表的推荐规范
  • 中国自动化学会推荐科技期刊目录 2022 年 - CAA
    2022 年12月 中国自动化学会推荐科技期刊目录
  • 基于位置社交网络的兴趣点推荐系统研究综述
    摘要:兴趣 点推荐是近年来位置社交网络和推荐系统领域研究的热点之一,了解兴趣点推荐在位置社交网络方面的发展现状,有利于为下一步的研究提供方向。 对国内外兴趣点推荐系统的相关文献进行梳理,首先介绍了兴趣点推荐系统的概念,并从影响推荐的因素、推荐方法和推荐存在的问题三方面探讨
  • 尚硅谷大数据技术之电影推荐系统 - note. wcoder. com
    1 1 项目系统架构 项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的MovieLens数据集作为依托,以某科技公司电影网站真实业务数据架构为基础,构建了符合教学体系的一体化的电影推荐系统,包含了离线推荐与实时推荐体系,综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。提供了从前端应用
  • 推荐系统调研报告及综述 - yongfeng. me
    推荐系统成为一个相对独立的研究方向一般被认为始自1994 年明尼苏达大学GroupLens研究组推出的GroupLens 系统[2]。 该系统有两大重要贡献:一是首次提出了基于协同过滤(Collaborative Filtering) 来完成推荐任务的思想,二是为推荐问题建立了一个形式化的模型( 见1 4)。
  • 多模态推荐系统综述介绍 - GitHub Pages
    挑战 轻量化的推荐模型与结构复杂的模态编码器存在不平衡 这一不平衡导致训练资源消耗大以及推荐效果次优 解决方案 端到端续联 两阶段训练 端到端(End-to-end) 推荐模型与模态编码器一同训练。 优点是可以更好适配RS,缺点是训练损耗大 MKGformer (SIGIR’22)




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