基于深度学习的推荐技术研究及应用

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1、ʅĩʱƸĘĬUNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINAʤĐĬ[̽ǭMASTERTHESIS论文题目基于深度学习的推荐技术研究及应用学科专业计算机软件与理论学号201521060215作者姓名史冬霞指导教师陈文宇教授ˌÞĹ˕ɍ1UDC学位论文基于深度学习的推荐技术研究及应用 ϏãïϏã史冬霞a˺ĥã。Ŀǧś陈文宇教授电子科技大学成都 ĥã˾ʳÀ[ãʳʄ͎Ĭ[˕¦硕士Ĭʱ计算机软件与理论Ǚ@̽ǭǷȎ2018.3.23̽ǭ）ʹǷȎ2018.5.16Ĭ[Ǐ5À[ïǷȎ

2、电子科技大学2018年6月）ʹĦëV&ş́ΩDɍ1ɍǻÿΰ¼ͼˌɊUDCʌˌÞResearchandApplicationonRecommendationTechnologyBasedonDeepLearningAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaDiscipline:SoftwareandTheoryofComputerAuthor:DongxiaShiSupervisor:Prof.WenyuChenSchool

3、:SchoolofComputerScienceandEngineeringŲ̈̀O
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΢̈́ɗůĬ1±ȕηûĩȰĈΤǕƉɹÀy˲ˤɍ

6、Ơ®ȓ¨ǖ̕ˎ˦IABSTRACTABSTRACTWiththedevelopmentoftheInternet,usersareincreasinglyrelyingontherecommendersystemtoprovidereferencefortheselectionoftheiritems.Therecommendationmodelsaremainlydividedintocollaborativefiltering,content-basedrecommendationmodels,andhybridrecom

7、mendationmodels.Thesemodelshavetheirownlimitationsinthefaceofdatasparsityissuesandcoldstartproblems,andaffectthequalityofrecommendationsintermsofdifferentassessmentindicators.Applyingdeeplearningtechnologytotherecommendationfieldisachallengingandsignificantresearchto

8、pic.Thisthesiscombinesthedeepneuralnetworkmodelwiththecollaborativefilteringbasedshallowmodel,andproposesahybridrecommendationmodel