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内容个性化推荐优化探索
1
作者
谢楠
《数字通信世界》
2024年第1期70-72,共3页
本文旨在提升推荐算法的效果,更好地满足用户个性化需求,为构建更好的内容推荐系统提供支持。文中阐述了内容个性化推荐算法的重要性、目前存在的问题和局限性,并提出了相应的优化改善方案。当前常见的内容推荐算法在冷启动、数据稀疏...
本文旨在提升推荐算法的效果,更好地满足用户个性化需求,为构建更好的内容推荐系统提供支持。文中阐述了内容个性化推荐算法的重要性、目前存在的问题和局限性,并提出了相应的优化改善方案。当前常见的内容推荐算法在冷启动、数据稀疏性、复杂关系建模和长期依赖等方面存在问题,本文针对这些问题进行了一系列优化改善方案的探索。未来的研究可以进一步探索其他技术手段和数据处理方法,以进一步提升内容个性化推荐的效果和内容产品的用户满意度。
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关键词
内容个
性
化推荐
推荐算法
冷启动
数据稀舒性
复杂关系建模
长期依赖
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题名
内容个性化推荐优化探索
1
作者
谢楠
机构
江苏新华报业传媒集团
出处
《数字通信世界》
2024年第1期70-72,共3页
文摘
本文旨在提升推荐算法的效果,更好地满足用户个性化需求,为构建更好的内容推荐系统提供支持。文中阐述了内容个性化推荐算法的重要性、目前存在的问题和局限性,并提出了相应的优化改善方案。当前常见的内容推荐算法在冷启动、数据稀疏性、复杂关系建模和长期依赖等方面存在问题,本文针对这些问题进行了一系列优化改善方案的探索。未来的研究可以进一步探索其他技术手段和数据处理方法,以进一步提升内容个性化推荐的效果和内容产品的用户满意度。
关键词
内容个
性
化推荐
推荐算法
冷启动
数据稀舒性
复杂关系建模
长期依赖
Keywords
personalized recommendation of content
recommendation algorithm
cold start
data sparsity
modeling complex relationships
long term dependence
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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1
内容个性化推荐优化探索
谢楠
《数字通信世界》
2024
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