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题名基于深度学习的群组推荐方法研究综述
被引量：1
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作者
郑楠
章颂
刘玉桥
王雨桐
王飞跃
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机构
中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室
中国科学院大学人工智能学院
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室
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出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期2301-2324,共24页
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基金
国家重点研发计划(2023YFC3304104)
国家自然科学基金(U1811463)资助。
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文摘
群组推荐在信息检索与数据挖掘领域近年来备受关注,其旨在从海量候选集中挑选出一组用户可能感兴趣的项目.随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的群组推荐方法大量涌现.鉴于此,首先介绍群组推荐问题的背景知识,然后系统综述数据获取方法,全面评述近年来基于深度学习的群组推荐算法,并进行系统分类与深入分析.此外,还归纳了适用于深度学习方法的群组推荐数据集和评价方法,对各类推荐算法进行对比实验分析与讨论.最后,针对本领域的研究难点进行深入探讨,并提出未来有待深入研究的方向.
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关键词
群组推荐
推荐系统综述
深度学习
群组表示学习
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Keywords
Group recommendation
recommender system overview
deep learning
group representation learning
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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