Zobrazeno 1 - 5
of 5
pro vyhledávání: '"user preference drift"'
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 105831-105849 (2024)
Social and sequential recommendations employing bidirectional attention architecture represent a notable advancement in deep learning, enhancing recommender system performance. This breakthrough facilitates the representation learning of interactions
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2bedcd019a2c4ceead4ec58a63cbe948
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 8, Pp 86433-86447 (2020)
Recommender systems are efficient tools for online applications; these systems exploit historical user ratings on items to make recommendations of items to users. This paper aims to enhance dynamic collaborative filtering on recommender systems under
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5490c44007a948aeb0fdc19a01ad610d
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.