排序方式

如何将知识图谱特征学习应用到推荐系统?

将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中可以有效地解决传统推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题,近几年有很多研究人员在做相关的工作。目前,将知识图谱特征学习应用到推荐系统中主要通过三种方式——依次学习、联合学习、以及交替学习。

发布时间:2018-06-08 类型:深度文章

推荐算法不够精准?让知识图谱来解决

我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息,从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐系统作为一种信息过滤的重要手段,可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务。但传统的推荐系统容易出现稀疏性和冷启动的问题,而知识图谱作为一种新兴类型的辅助信息,近几年逐渐引起了研究人员的关注,本文将向大家介绍知识图谱的相关知识以及知识图谱在推荐系统中可能的应用价值。

发布时间:2018-06-08 类型:深度文章

可解释推荐系统:身怀绝技,一招击中用户心理

推荐系统被广泛应用在电商网站、社交网络、生活服务网站、搜索引擎等平台。一个好的推荐系统不仅需要准确地把握用户的需求,推荐给用户想要的内容,更需要学会与用户沟通,了解用户心理,以用户容易接受的方式给出适当的推荐。本文中,微软亚洲研究院的研究员王希廷和谢幸将为大家详解可解释推荐系统的分类、推荐解释生成方法以及面临的机遇和挑战。

发布时间:2017-09-14 类型:深度文章