随着网络的普及，网络资源不断丰富，网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针，出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利...

第31届国际人工智能联合会议（International Joint Conference on Artificial Intelligence, 简称为IJCAI）是人工智能领域最顶级的国际学术会议之一，也是CCF-A类会议。今年的IJCAI将于2022年7月23-29日在奥地利维也纳举办...

本文介绍被CCF A类会议SIGIR2022接收的以用户为中心的对话推荐系统的论文。该论文从推荐系统的角度重新审视了现有的对话推荐工作，发现现有方法关注于当前会话的自然语言理解，而忽略了推荐任务中最核心的目标：用户。现有...

ACM Computing Surveys (CSUR) 中文全称为美国计算机学会计算概观，是计算机学科最具影响力的期刊之一。作为计算机科学、理论和方法的综述类顶刊，其 2020 影响因子 10.282，该期刊主要发表计算机科学领域较有代表性的综述...

本文所介绍被CCF A类会议WWW2022接收的题为《Veracity-aware and Event-driven Personalized News Recommendation for Fake News Mitigation》的论文。该论文所关注的问题是如何从个体用户的角度有效地减少假新闻（fak...

今天跟大家分享一个即将在WWW2022会议上进行基于对比学习的推荐系统的Tutorials，该教程来自于昆士兰大学团队。其首先对推荐系统的研究背景与发展历史进行简述，然后介绍了对比学习与基于对比学习的推荐系统的相关定义，随...

互联网小说资源网站非常的多，但是很多阅读资源都需要收费开会员才能阅读。因此本次毕业设计程序立足于网络爬虫技术采集互联网小说资源分析汇总至本小说推荐平台，基于用户协同过滤推荐算法对不同的用户展开个性化的小说...

以往多任务学习(MTL)的研究都是针对小数量级任务做的,但是在推荐系统里需要对大数量的任务做multi-task的学习.举例来说,在推荐系统中会用MTL对用户多种行为进行建模,不同任务之间有着各种维度的相关性.所以这篇论文<...

机器学习是通过学习现有的训练数据，获得”知识“，然后把该”知识“应用到新的数据中。机器学习学习现有的训练数据主要分为四个步骤：

面对海量的商品信息如何实现针对不同用户维度开展个性化商品推荐，实现用户线上选购商品，下订单，支付，物流配送等？本次毕设程序基于前后端分离开发模式，搭建系统网络商品推荐系统前台与系统后台商品管理系统，通过可以配置的方...