基于多元关系的张量分解标签推荐方法.pptx
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添加副标题目录PART01PART02背景介绍方法原理算法流程适用场景PART03张量分解原理多元关系张量分解的数学模型多元关系张量分解的优势多元关系张量分解的挑战PART04数据预处理特征提取标签推荐算法推荐结果评估PART05电影推荐系统中的应用电商推荐系统中的应用社交媒体推荐系统中的应用其他应用场景PART06优点分析缺点分析改进方向应用前景展望PART07方法总结研究展望感谢您的观看
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基于成对交互张量分解的标签推荐基于成对交互张量分解的标签推荐摘要:在社交媒体和电子商务等平台上,标签推荐是一个重要的任务,它可以帮助用户更好地组织和搜索内容。本文提出了一种基于成对交互张量分解的标签推荐方法。该方法可以将用户-标签和内容-标签之间的交互关系建模为一个三维张量,然后通过对张量进行分解,得到用户和内容的低维表示。基于这些表示,我们可以利用协同过滤的方法进行标签推荐。实验结果表明,我们的方法能够显著提高标签推荐的准确性和效率。关键词:标签推荐;张量分解;协同过滤1.引言随着社交媒体和电子商务的迅
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