基于深度学习的群组推荐方法研究综述
郑楠; 章颂; 刘玉桥; 王雨桐; 王飞跃
Source Publication自动化学报
2024
Pages1-22
Abstract

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。本文首先介绍了群组推荐问题的背景知识,然后系统综述了数据获取方法,全面评述了近年来基于深度学习的群组推 荐算法,并进行了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了对比实验分析与讨论。 最后,针对本领域的研究难点进行了深入探讨,并提出了未来有待深入研究的方向。

Indexed ByEI
Language中文
Sub direction classification复杂系统理论与方法
planning direction of the national heavy laboratory社会系统建模与计算
Paper associated data
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/57132
Collection多模态人工智能系统全国重点实验室_互联网大数据与信息安全
Corresponding Author王飞跃
Affiliation中国科学院自动化研究所
First Author AffilicationInstitute of Automation, Chinese Academy of Sciences
Corresponding Author AffilicationInstitute of Automation, Chinese Academy of Sciences
Recommended Citation
GB/T 7714
郑楠,章颂,刘玉桥,等. 基于深度学习的群组推荐方法研究综述[J]. 自动化学报,2024:1-22.
APA 郑楠,章颂,刘玉桥,王雨桐,&王飞跃.(2024).基于深度学习的群组推荐方法研究综述.自动化学报,1-22.
MLA 郑楠,et al."基于深度学习的群组推荐方法研究综述".自动化学报 (2024):1-22.
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