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摘要
深度学习是一种多层次的表征学习算法,用于发现内在特征,以便能更好地代表用户偏好.开发一种深度学习模型来整合地理和社会影响因素,用于个性化兴趣点推荐任务,并使用半限制性玻尔兹曼机来模拟地理相似性,且使用条件层来模拟社会影响.用真实世界中基于位置的社交网络进行的实验结果表明,此算法比其他算法有更好的表现,可以用来提高网站和应用个性化兴趣点推荐服务的质量.
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深度学习是一种多层次的表征学习算法,用于发现内在特征,以便能更好地代表用户偏好.开发一种深度学习模型来整合地理和社会影响因素,用于个性化兴趣点推荐任务,并使用半限制性玻尔兹曼机来模拟地理相似性,且使用条件层来模拟社会影响.用真实世界中基于位置的社交网络进行的实验结果表明,此算法比其他算法有更好的表现,可以用来提高网站和应用个性化兴趣点推荐服务的质量.
