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• 010 __ |a 978-7-5667-3485-3 |d CNY36.00

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• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 基于多源异质信息的用户意图识别和推荐方法研究 |f 张一嘉[等]著

• 210 __ |a 长沙 |c 湖南大学出版社 |d 2024.05

• 215 __ |a 138页 |c 图 |d 26cm

• 304 __ |a 著者还有：陈皖玉、宋城宇、史振坤、柴超群、蔡飞

• 330 __ |a 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。

• 333 __ |a 数据管理研究人员

• 606 0_ |a 数据管理

• 690 __ |a TP274 |v 5

• 701 _0 |a 张一嘉 |4 著