简介:摘要 随着人工智能技术的不断发展,深度学习正在迅速崛起.它可以把复杂的信息结构转换成更加简单易懂的模型,并且可以根据不同的模型结构,快速地提取出更多的信息,这使得它可以更好地帮助人类理解和预测未来的行业,比如图像处理、语音处理和自动驾驶。因此,将深度学习算法应用于推荐系统具有十分重要的意义。
简介:摘要:推荐系统作为信息过载时代的重要工具,一直是研究和创新的热点。本文阐述了推荐系统领域主流算法的研究与创新。首先介绍了传统的协同过滤和内容过滤方法,然后重点关注了基于深度学习的推荐算法,如神经协同过滤(NCF)和深度内容过滤。此外,本文还讨论了推荐系统中的新兴趋势,包括多模态推荐[6]、增强学习[2]和可解释性推荐[7]。研究表明,深度学习在提高推荐性能方面取得了显著进展,但也面临着数据稀疏性和可解释性的挑战。未来的研究方向应聚焦于克服这些挑战,以提高推荐系统的效率和用户体验。