基于会话的推荐算法研究综述

基于会话的推荐算法研究综述

论文摘要

随着推荐系统的发展,越来越多的推荐算法被应用于各种现实场景中。越来越多的研究人员将时间和精力投入到基于会话的推荐系统中去,同时也取得很多研究成果。基于会话的推荐系统主要有传统的推荐算法(协同过滤、马尔科夫决策过程)和基于深度学习的推荐算法,近几年,将注意力网络和图网络应用于基于会话的推荐系统已经获得一定的成果。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 基于会话的传统推荐算法概述
  •   1.1 基于物品的协同过滤算法
  •   1.2 多方面的协同过滤模型
  •   1.3 基于马尔可夫决策过程的推荐模型
  • 2基于会话的深度学习推荐算法概述
  •   2.1基于循环神经网络的推荐模型
  •   2.2基于注意力网络的推荐模型
  •   2.3基于图网络的推荐模型
  • 3结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 肖楠

    关键词: 推荐系统,会话,协同过滤,深度学习

    来源: 现代计算机 2019年36期

    年度: 2019

    分类: 信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用

    单位: 四川大学计算机学院

    分类号: TP391.3

    页码: 33-36

    总页数: 4

    文件大小: 757K

    下载量: 264

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