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题名/责任者:

基于多源异质信息的用户意图识别和推荐方法研究/张一嘉[等]著

出版发行项:

长沙:湖南大学出版社,2024.05

ISBN及定价:

978-7-5667-3485-3/CNY36.00

载体形态项:

138页:图;26cm

个人责任者:

张一嘉 著

学科主题:

数据管理

中图法分类号:

TP274

题名责任附注:

著者还有：陈皖玉、宋城宇、史振坤、柴超群、蔡飞

提要文摘附注:

本书以实现用户意图识别和精准信息推荐为目标，以深度学习为关键技术，有效融合显式、隐式信息以及社交、评论、图片等多种异质信息，针对基于异质信息的推荐算法面临的理论问题和技术难点，开展了深入的研究。主要研究点包括：如何基于深度学习挖掘社交影响下的用户意图，实现更加精准的信息推荐，并缓解用户冷启动问题；如何充分挖掘用户显式和隐式反馈行为信息，将用户与物品特征建模和行为交五建模建立在一个统一的框架中，实现更加精准的信息推荐；如何融合评论和评分信息感知用户偏好，实现更有效的评分预测模型；如何挖掘评论中隐含的个性化的用户满意度，感知更加细粒度的用户偏好；如何挖掘评论、图片等多模态数据中隐含的用户意图，并整合多模态信息进行推荐。

使用对象附注:

数据管理研究人员

豆瓣简介：