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面向冷启动用户的代表性物品选择
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作者 汪静 赵海燕 +1 位作者 陈庆奎 曹健 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第8期1589-1594,共6页
冷启动问题一直是推荐系统在实际应用过程中的一大难点,主动学习在推荐领域的应用一定程度上可以缓解这一困境.本文提出一个针对用户冷启动而生成"代表性物品"的主动学习策略.它利用用户与物品之间的关系,对用户与物品进行协... 冷启动问题一直是推荐系统在实际应用过程中的一大难点,主动学习在推荐领域的应用一定程度上可以缓解这一困境.本文提出一个针对用户冷启动而生成"代表性物品"的主动学习策略.它利用用户与物品之间的关系,对用户与物品进行协同聚类,再借助于决策树得到最终的"代表性物品".实验证明,用"代表性物品"对用户进行分类后给出询问列表,能够获取到更多的评分数据以及更优的RMSE. 展开更多
关键词 冷启动 主动学习 协同聚类 代表性物品 决策树
摩托车发动机冷启动排放控制技术 预览
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作者 陈晓玲 《现代制造技术与装备》 2019年第7期74-74,76共2页
近年来,汽车进入到我国各个家庭当中,摩托车作为代步工具的占比逐年下降,并有进一步萎缩和被取代的趋势.但基于我国庞大的消费群体和地域交通条件、经济水平差异,在一些地区,摩托车依然是非常重要的交通工具.为控制环境污染,我国相关管... 近年来,汽车进入到我国各个家庭当中,摩托车作为代步工具的占比逐年下降,并有进一步萎缩和被取代的趋势.但基于我国庞大的消费群体和地域交通条件、经济水平差异,在一些地区,摩托车依然是非常重要的交通工具.为控制环境污染,我国相关管理单位针对摩托车排放提出了明确要求,为达成此目标,行业相关工作人员针对摩托车排放技术进行了深入分析和研究。 展开更多
关键词 摩托车 发动机 冷启动 排放控制
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基于信任聚类的协同过滤推荐算法 预览
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作者 王菲 黄刚 朱峥宇 《计算机技术与发展》 2019年第5期22-26,共5页
基于聚类的协同过滤算法是依靠群体的思想,根据最近邻的喜好为目标用户进行推荐,在处理规模较大的数据时是高效和可扩展的。但传统的聚类推荐方法普遍存在准确率和覆盖率较低的问题,评分矩阵稀疏性问题也会下降其推荐性能。针对这一系... 基于聚类的协同过滤算法是依靠群体的思想,根据最近邻的喜好为目标用户进行推荐,在处理规模较大的数据时是高效和可扩展的。但传统的聚类推荐方法普遍存在准确率和覆盖率较低的问题,评分矩阵稀疏性问题也会下降其推荐性能。针对这一系列问题,提出了一种基于信任聚类的协同过滤算法(TCCF)。该算法使用SVD聚类来处理信任和不信任关系矩阵,以发现信任群体。然后,提出了一种稀疏评分填充算法来生成密集用户评分模型解决稀疏性问题。最后与传统协同过滤算法进行整合推荐。开放数据测试实验表明,该算法可以有效地提高推荐的准确性和质量,并且一定程度上缓解了稀疏性问题,在聚类算法中加入信任关系,有效改善了冷启动问题,优于传统的聚类协同过滤算法。 展开更多
关键词 推荐系统 信任聚类 协同过滤 冷启动 数据稀疏
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营销冷启动——内容种草的策略性思考
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作者 陈陶琦 《中国广告》 2019年第6期82-85,共4页
营销传播的变化趋势:内容种草逐渐兴起今天,广告行业,或者说整个营销传播行业,已经在发生一些变化,我们需要更多地展望,将来的传播会是怎样的。先从一组数字开始。研究广告的时候,我们都会先从两个品类来看,一个是个人护理类,一个是美... 营销传播的变化趋势:内容种草逐渐兴起今天,广告行业,或者说整个营销传播行业,已经在发生一些变化,我们需要更多地展望,将来的传播会是怎样的。先从一组数字开始。研究广告的时候,我们都会先从两个品类来看,一个是个人护理类,一个是美妆类。 展开更多
关键词 消费者 冷启动 品牌营销 目标人群
融入专业度和用户相似性的跨域推荐算法 预览
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作者 赵厉宇哲 刘学军 徐新艳 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第1期136-142,共7页
针对基于聚类型矩阵分解的跨域推荐算法过于泛化的问题,通过辅助领域中专业度高的相似用户在目标领域的评分来缓解跨域粗矩阵预测评分的泛化性,提出一种融入专业度和用户相似性的跨域推荐算法。在辅助领域计算冷启动用户与重叠用户的相... 针对基于聚类型矩阵分解的跨域推荐算法过于泛化的问题,通过辅助领域中专业度高的相似用户在目标领域的评分来缓解跨域粗矩阵预测评分的泛化性,提出一种融入专业度和用户相似性的跨域推荐算法。在辅助领域计算冷启动用户与重叠用户的相似度,利用专业度高的相似用户在目标领域的评分预测其个性化评分,通过多域联合矩阵的分解聚类得到泛化的预测评分,两者进行加权综合,得到准确性较高的推荐项目。真实数据集上的实验结果表明,通过融入专业度和用户相似性,提出算法提高了冷启动用户的推荐准确性。 展开更多
关键词 专业度 跨域推荐 冷启动 矩阵分解 K-MEANS聚类
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矿用大型设备移动式预热车 预览
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作者 韩建民 栗飞 《露天采矿技术》 CAS 2019年第4期99-102,共4页
在对露天煤矿故障设备进行低温启动时,由于停机设备存在时间以及空间的不确定性,再加上发动机严禁冷启动以及乙醚辅助启动。综合各种因素成功设计了一种新型的移动式预热车,冬季能够便捷、高效的给矿用内燃设备发动机进行低温预热启动,... 在对露天煤矿故障设备进行低温启动时,由于停机设备存在时间以及空间的不确定性,再加上发动机严禁冷启动以及乙醚辅助启动。综合各种因素成功设计了一种新型的移动式预热车,冬季能够便捷、高效的给矿用内燃设备发动机进行低温预热启动,避免发动机的冷启动,确保发动机及设备的使用寿命,提高设备的出动率,保证正常生产。 展开更多
关键词 移动式 预热车 空气加热器 柴油机 冷启动
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基于多重图排序的用户冷启动推荐方法 预览
7
作者 毛明松 张富国 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期175-181,共7页
为使用户-物品评分、社会网络和社会化标签等异构信息融合到协同过滤推荐方法的最近邻寻找过程中,弥补冷启动用户单一维度信息的不足,提出一种多重图排序的冷启动推荐方法。通过分析用户之间可能存在的信任度构建关系网络,利用多重图排... 为使用户-物品评分、社会网络和社会化标签等异构信息融合到协同过滤推荐方法的最近邻寻找过程中,弥补冷启动用户单一维度信息的不足,提出一种多重图排序的冷启动推荐方法。通过分析用户之间可能存在的信任度构建关系网络,利用多重图排序模型得到目标用户的最近邻集合,进而产生目标用户的推荐列表。实验结果表明,与基于用户的协同过滤推荐方法相比,该方法能有效地提高冷启动用户的个性化推荐准确性和推荐覆盖率。 展开更多
关键词 推荐方法 异构信息 冷启动 多重图模型 多元关系网络
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基于最大团的社交网络个性化推荐 预览
8
作者 陈小礼 汪洋 彭艳兵 《计算机与数字工程》 2019年第3期631-637,共7页
传统的协同过滤算法理论上是基于社会理论的,因为它们与我们参考其他人的选择的过程类似。但比较严重的冷启动问题一直影响着协同过滤算法的实际效率。论文基于传统的协同过滤推荐算法,以用户社交网络中的最大团为单位进行团推荐,利用... 传统的协同过滤算法理论上是基于社会理论的,因为它们与我们参考其他人的选择的过程类似。但比较严重的冷启动问题一直影响着协同过滤算法的实际效率。论文基于传统的协同过滤推荐算法,以用户社交网络中的最大团为单位进行团推荐,利用社会化网络中好友圈的兴趣汇聚及相互影响,通过团好友对物品的评分的平均数来作为作为团成员的推荐分。实验证明了协同过滤中使用最大团与相似的人混合推荐而不只是使用相似的人进行推荐,不仅可以提升推荐的准确率,而且对于传统推荐系统中比较严重的冷启动问题也得到了一定程度的缓解。 展开更多
关键词 社交网络 最大团 协同过滤 冷启动
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融合用户微博兴趣挖掘与协同过滤的新闻推荐 预览
9
作者 张帅 陈平华 陈靖宇 《计算机科学与应用》 2019年第1期38-45,共8页
针对基于内容的新闻推荐中存在的多样性不足、潜在兴趣缺失等问题和协同过滤的推荐方法存在的冷启动问题,提出了一种融合微博用户兴趣挖掘与协同过滤的新闻推荐算法。通过分析了微博的数据结构,使用UI-FP挖掘方法挖掘用户微博上的用户兴... 针对基于内容的新闻推荐中存在的多样性不足、潜在兴趣缺失等问题和协同过滤的推荐方法存在的冷启动问题,提出了一种融合微博用户兴趣挖掘与协同过滤的新闻推荐算法。通过分析了微博的数据结构,使用UI-FP挖掘方法挖掘用户微博上的用户兴趣,将此挖掘兴趣集和用户历史浏览新闻纪录兴趣集作为新闻推荐的元数据,结合协同算法来实现微博数据和新闻数据的融合,从而解决前述的冷启动和潜在兴趣缺失问题。实验结果表明,该方法符合预期。 展开更多
关键词 冷启动 兴趣挖掘 微博 新闻推荐 协同过滤
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基于内容和最近邻算法的多臂老虎机推荐算法 预览
10
作者 王高智 肖菁 《华南师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第1期120-127,共8页
为有效解决推荐系统的冷启动问题和动态数据建模问题,基于多臂老虎机算法与协同过滤算法,利用用户信息反馈在线及时更新推荐模型;将推荐系统的冷启动问题转化成探索和利用(Explore&Exploit,简称E&E)问题,利用多臂老虎机算法,在... 为有效解决推荐系统的冷启动问题和动态数据建模问题,基于多臂老虎机算法与协同过滤算法,利用用户信息反馈在线及时更新推荐模型;将推荐系统的冷启动问题转化成探索和利用(Explore&Exploit,简称E&E)问题,利用多臂老虎机算法,在引入用户特征为内容的基础上,进一步考虑用户之间的协同作用,提出基于内容和最近邻算法的多臂老虎机推荐算法;采用Movielens和Jester的真实数据集进行对比实验,实验结果表明:k NNUCB算法更优且更具实用性,尤其在解决冷启动问题上效果显著. 展开更多
关键词 推荐系统 多臂老虎机 最近邻算法 冷启动 Bandit算法
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基于增强二部图网络结构的推荐算法 预览
11
作者 张岐山 文闯 《计算机系统应用》 2019年第4期151-156,共6页
协同过滤推荐算法的数据稀疏性与冷启动问题影响和制约了推荐的质量.基于用户-项目二部图的信任计算可以有效的利用用户间的潜在联系提高推荐性能.提出一种融合基于二部图的增强繁殖信任与JMSD相关系数的推荐方法,包括对改进的加权用户... 协同过滤推荐算法的数据稀疏性与冷启动问题影响和制约了推荐的质量.基于用户-项目二部图的信任计算可以有效的利用用户间的潜在联系提高推荐性能.提出一种融合基于二部图的增强繁殖信任与JMSD相关系数的推荐方法,包括对改进的加权用户-项目自适应繁殖信任度的计算,在此基础上融合用户偏好的增强信任度机制,以及线性加权JMSD相关系数,两组数据集下的对比实验表明,与三种基准算法对比改进的算法模型具有更低的平均绝对误差(MAE),更高的召回率(Recall),提高了推荐质量. 展开更多
关键词 协同过滤 稀疏性 冷启动 信任 二部图网络 用户偏好
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质子交换膜燃料电池冷启动的数值模拟 预览
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作者 尧磊 彭杰 +1 位作者 张剑波 张扬军 《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期4029-4035,共7页
冷启动是质子交换膜燃料电池(PEMFC)商业化所面临的挑战之一,在PEMFC冷启动实验中,通过中子成像技术已经观测到电池内部存在过冷水,因此本文模型重点考虑过冷水对电池冷启动性能的影响。通过引入结冰概率函数对过冷水结冰过程的随机性... 冷启动是质子交换膜燃料电池(PEMFC)商业化所面临的挑战之一,在PEMFC冷启动实验中,通过中子成像技术已经观测到电池内部存在过冷水,因此本文模型重点考虑过冷水对电池冷启动性能的影响。通过引入结冰概率函数对过冷水结冰过程的随机性进行描述,从而建立了PEMFC冷启动的三维、瞬态和多相流动数学模型。基于该模型,研究电池阴极催化层中离子聚合物的体积分数和质子交换膜的厚度对电池冷启动性能的影响。研究结果表明,增加阴极催化层中离子聚合物的体积分数,可有效促进阴极催化层中的反应生成水向质子交换膜中进行扩散,从而充分利用膜内的储水空间;减少质子交换膜的厚度,能促进质子交换膜中的离聚物水向阳极催化层扩散,在大电流密度工况下可有效缓解阳极的“膜干”现象。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 冷启动 传递过程 数值模拟
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PEMFC冷却剂循环条件下冷启动数值模拟 预览
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作者 魏琳 廖梓豪 蒋方明 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第A02期146-154,共9页
质子交换膜燃料电池(PEMFC)具有高能量比、环境友好、工作温度低等优点,可用作未来新能源汽车的能量来源,具有很好的发展前景。然而零下温度启动时,电池内水结冰堵塞通道,严重影响电池启动性能及寿命。提出了PEMFC冷启动三维多物理场数... 质子交换膜燃料电池(PEMFC)具有高能量比、环境友好、工作温度低等优点,可用作未来新能源汽车的能量来源,具有很好的发展前景。然而零下温度启动时,电池内水结冰堵塞通道,严重影响电池启动性能及寿命。提出了PEMFC冷启动三维多物理场数值模型,考虑了冷却剂流动与传热的影响,对冷启动过程组分浓度、电势、温度、含冰量等参数进行了可视化分析。数值模拟结果与试验吻合良好,表明模型可用于预测电池冷启动性能并用于机理研究。 展开更多
关键词 燃料电池 冷启动 却剂 数值模拟 计算流体力学
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基于异构信息融合的广告响应预测方法
14
作者 单丽莉 林磊 孙承杰 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第1期17-41,共25页
为了更有效地挖掘用户、上下文和广告之间的三维交互关系,张量分解模型开始被用于解决实时竞价广告响应预测问题.然而实时竞价广告响应预测面临严峻的数据稀疏和冷启动问题,尤其是广告转化率预测,单纯地依靠某类或某些信息很难有效地解... 为了更有效地挖掘用户、上下文和广告之间的三维交互关系,张量分解模型开始被用于解决实时竞价广告响应预测问题.然而实时竞价广告响应预测面临严峻的数据稀疏和冷启动问题,尤其是广告转化率预测,单纯地依靠某类或某些信息很难有效地解决这些问题,只有同时综合利用各种各样的异质、异构信息才能有效地应对这些问题.本文面向张量分解模型,提出了基于异构信息融合的综合解决方案来解决数据稀疏问题.该方案针对不同信息的性能、类型、结构、存在方式和作用特点等,提出了不同的融合策略和不同的实现方法,提升了基于张量分解模型的广告响应预测方法的可靠性和准确性,有效地缓解了需求方平台进行广告响应预测时面临的严峻数据稀疏问题.在选定数据集上基于异构信息融合的模型预测性能与基准方法相比取得了显著的提升. 展开更多
关键词 实时竞价广告 广告响应预测 张量分解 异构信息融合 数据稀疏 冷启动 预测方法
融合协同过滤与上下文信息的Bandits推荐算法 预览
15
作者 王宇琛 王宝亮 侯永宏 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第3期361-373,共13页
随着推荐算法在众多领域的广泛应用,冷启动问题得到了越来越多的关注。针对仅可获得老用户对商品文字评价的场景,提出了一套解决用户冷启动问题的方案与算法。首先通过分析发现了文章主题提取与基于商品评价提取特征的相似性,因此引入... 随着推荐算法在众多领域的广泛应用,冷启动问题得到了越来越多的关注。针对仅可获得老用户对商品文字评价的场景,提出了一套解决用户冷启动问题的方案与算法。首先通过分析发现了文章主题提取与基于商品评价提取特征的相似性,因此引入自然语言处理领域的LDA(latent Dirichlet allocation)生成模型提取商品潜在特征;然后在传统Bandits算法的基础上融入邻居用户的协同作用提出了COLINBA(collaborative filtering context linear Bandits)算法,该算法通过相似度权重因子控制邻居用户对推荐结果的贡献,使得协同作用更加精确有效,推荐完成后根据用户真实反馈以及所推荐商品的特征更新用户特征。最后采用真实数据集Delicious和Last.fm将该算法与该领域的最新方法进行比较,实验结果表明该算法对推荐效果有提升作用。 展开更多
关键词 推荐系统 冷启动 多臂赌博机 协同过滤
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主动学习在推荐系统中的应用 预览
16
作者 赵海燕 汪静 +1 位作者 陈庆奎 曹健 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第S11期153-158,184,共7页
近年来,推荐技术迅速发展,日趋成熟。但是,多数推荐算法都建立在一个理想的假设下,即有足够多的样本数据供我们训练出成熟的模型用于预测或推荐。在实际工业化生产中,一方面,大多数的用户和项目只拥有极少量的标签信息;另一方面,即使依... 近年来,推荐技术迅速发展,日趋成熟。但是,多数推荐算法都建立在一个理想的假设下,即有足够多的样本数据供我们训练出成熟的模型用于预测或推荐。在实际工业化生产中,一方面,大多数的用户和项目只拥有极少量的标签信息;另一方面,即使依靠历史积累形成的数据集,在分布上也十分不均衡,难以学习出可靠的推荐模型。主动学习的思想认为每个项目给系统带来的“好处”是不等的,因而可以通过特定策略选择某些项目,借助用户与项目之间的交互行为来主动获取相关的偏好信息。应用在推荐系统中的主动学习试图选择数量更少、质量更高的样本来训练模型,既能提高用户体验,又能免受数据集不均衡的束缚。文中综述了近年来主动学习在推荐系统中的应用,并对其发展趋势进行分析。 展开更多
关键词 推荐系统 主动学习 冷启动 成员查询 基于会话
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浅析“支付宝”在“中国锦鲤”营销传播活动中的创新点 预览 被引量:1
17
作者 王嘉晨 《新闻知识》 2019年第1期44-47,共4页
在2018年国庆节前夕,支付宝发布一则寻找'中国锦鲤'的微博,在未经过大面积铺张造势的情况下,其转发量和阅读量却扶摇直上,取得了令人瞩目的传播效果。在互联网时代的下半场,流量价格高企的情况下,创造了一次营销传播的神话。&#... 在2018年国庆节前夕,支付宝发布一则寻找'中国锦鲤'的微博,在未经过大面积铺张造势的情况下,其转发量和阅读量却扶摇直上,取得了令人瞩目的传播效果。在互联网时代的下半场,流量价格高企的情况下,创造了一次营销传播的神话。'中国锦鲤'活动中既嵌于微博自身所独有的环境体制,也迎合现代青年所特有的网络亚文化。'中国锦鲤'活动的成功是内因与外因共同完成的结果,'内'是支付宝团队对客户心态的精准把握和完美筹划;'外'是网络大众群体的'二次传播'与'狂欢'。本文采用个案研究法,试图挖掘此次活动的前因后果,从而呈现出一个完整的发展脉络,更为重要的是,尽可能地总结归纳出此次活动的创新点。 展开更多
关键词 锦鲤祈愿 青年亚文化 冷启动 加冕 狂欢
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基于物品融合自编码器的协同过滤推荐算法 预览
18
作者 王东 薛峰 +2 位作者 刘凯 陈思洋 张浩博 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第A01期84-87,共4页
针对传统协同过滤推荐算法的特征选取中存在噪声的问题,分析了物品特征的提取方法,将自编码器推广到具有良好可扩展性的矩阵分解框架中,提出了一种基于物品融合自编码器的协同过滤推荐算法。在特征提取时,将物品的固有信息作为自编码器... 针对传统协同过滤推荐算法的特征选取中存在噪声的问题,分析了物品特征的提取方法,将自编码器推广到具有良好可扩展性的矩阵分解框架中,提出了一种基于物品融合自编码器的协同过滤推荐算法。在特征提取时,将物品的固有信息作为自编码器的输入,通过多层降维后得到低维的非线性特征表示。在构建模型时,将得到的低维特征融入到矩阵分解中的物品隐含向量,同时利用用户的历史交互物品来构建用户的隐含向量,缓解了冷启动的问题。采用公开数据集MovieLens和Pinterest来进行实验,结果表明,与传统的推荐算法相比,所提算法预测命中率显著提高,能够有效地提取物品特征,给用户提供准确的推荐。 展开更多
关键词 协同过滤 自编码器 低维特征 历史交互 冷启动
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一种面向多源异构数据的协同过滤推荐算法 预览
19
作者 吴宾 娄铮铮 叶阳东 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1034-1047,共14页
随着电子商务网站的快速发展,数据特征和现实需求均发生了较大变化.以大规模、多源性、异构性为主要特征的数据发挥着更加重要的作用.然而,电子商务系统中数据所具有的特性使得大多数协同过滤方法较难直接用于物品推荐.如何整合多源异... 随着电子商务网站的快速发展,数据特征和现实需求均发生了较大变化.以大规模、多源性、异构性为主要特征的数据发挥着更加重要的作用.然而,电子商务系统中数据所具有的特性使得大多数协同过滤方法较难直接用于物品推荐.如何整合多源异构数据来实现数据的价值最大化是当前推荐系统亟待解决的问题.针对这一问题,首先分析了多源异构数据中各类数据的特点,并根据各自特点为其设计了不同的建模方式.其次,提出一种新颖的推荐模型用于评分预测任务,它通过融合多关系数据和视觉信息来缓解数据稀疏问题.最后,设计了一种高效的算法MSRA(multi-source heterogeneous information based recommendation algorithm)用于求解所提模型的参数.在多个亚马逊数据集上的实验结果表明:1)面向多源异构数据的推荐算法其性能明显优于当前主流协同过滤算法;2)该算法不仅可以有效缓解物品的冷启动问题,而且能够更好地预测不同类型物品的实际评分. 展开更多
关键词 矩阵分解 协同过滤 推荐系统 冷启动 多源异构数据
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Item2vec与改进DDPG相融合的推荐算法
20
作者 刘文竹 黄勃 +3 位作者 高永彬 姜晓燕 张娟 余宇新 《武汉大学学报:理学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期297-302,共6页
传统的推荐算法能够有效解决信息过载问题,但在冷启动和数据稀疏的情况下,传统方法仍有其局限性。针对以上问题本文提出一种基于深度强化学习理论的推荐算法,该算法使用深度确定性策略梯度(DDPG,deep deterministic policy gradient,DD... 传统的推荐算法能够有效解决信息过载问题,但在冷启动和数据稀疏的情况下,传统方法仍有其局限性。针对以上问题本文提出一种基于深度强化学习理论的推荐算法,该算法使用深度确定性策略梯度(DDPG,deep deterministic policy gradient,DDPG)算法来解决推荐问题,使用Item2vec将离散的动作空间转换为连续的表示,同时提出了一种余弦距离和欧氏距离相结合的奖励函数,能够保障神经网络不会过早的收敛于局部最优。应用该算法进行电影的推荐,实验结果表明本文提出的算法能够产生较好的推荐并能缓解冷启动所带来的影响。 展开更多
关键词 推荐系统 深度强化学习 冷启动
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