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针对评论文本的个性化推荐算法包括多个功能层。数据预处理层将用户对物品的评语转化为词向量,从而降低算法的计算效率。卷积神经网络层对预处理后的数据进行卷积操作,形成评论语句的上下文表达方法。注意力层分为三层注意力机制和协同注意力机制两种运行模式,用于提取用户和物品的个性化特征。预测评论层以量化方式对个性化推荐算法进行评价,相关评价指标为均方误差。经数据检验,该推荐算法的性能优于PMF、UserCF等同类推荐算法。 相似文献
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随着技术的发展,数据信息化的优势越来越大,人们的生活与交流均离不开互联网信息,社交媒体成了人们生活必需品。网络媒介如电脑、移动终端等智能设备在不断优化自身的同时,为人们在网络世界与现实世界之间提供了相互的连接渠道,使人们在享受大数据营造的边界环境中实现了一定程度的自我呈现、身份转换等,开创了更多的社交可能。基于大数据的社交媒体用户行为,文中总结了当前网络用户的基本特征和使用现状,可以为社交媒体中的社会问题提供新的改进方向。 相似文献