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为了提高协同过滤推荐方法的准确性,本文提出一种融合深度学习与协同过滤的学术论文推荐方法.首先通过深度学习模型和用户-论文评分矩阵生成论文特征表示,分别计算论文间相似性,然后加权两者生成最终相似性,最后生成近邻论文集合,对用户进行推荐.
一种融合深度学习与协同过滤的学术论文推荐方法
【摘 要】
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为了提高协同过滤推荐方法的准确性,本文提出一种融合深度学习与协同过滤的学术论文推荐方法.首先通过深度学习模型和用户-论文评分矩阵生成论文特征表示,分别计算论文间相似
【机 构】
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西安工业大学图书馆,陕西 西安 710021
【出 处】
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科技经济导刊
【发表日期】
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2021年24期
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