A Time-Aware CNN-Based Personalized Recommender System
المؤلفون المشاركون
Yang, Dan
Zhang, Jing
Wang, Sifeng
Zhang, XueDong
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-12-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Recommender system has received tremendous attention and has been studied by scholars in recent years due to its wide applications in different domains.
With the in-depth study and application of deep learning algorithms, deep neural network is gradually used in recommender systems.
The success of modern recommender system mainly depends on the understanding and application of the context of recommendation requests.
However, when leveraging deep learning algorithms for recommendation, the impact of context information such as recommendation time and location is often neglected.
In this paper, a time-aware convolutional neural network- (CNN-) based personalized recommender system TC-PR is proposed.
TC-PR actively recommends items that meet users’ interests by analyzing users’ features, items’ features, and users’ ratings, as well as users’ time context.
Moreover, we use Tensorflow distributed open source framework to implement the proposed time-aware CNN-based recommendation algorithm which can effectively solve the problems of large data volume, large model, and slow speed of recommender system.
The experimental results on the MovieLens-1m real dataset show that the proposed TC-PR can effectively solve the cold-start problem and greatly improve the speed of data processing and the accuracy of recommendation.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Dan& Zhang, Jing& Wang, Sifeng& Zhang, XueDong. 2019. A Time-Aware CNN-Based Personalized Recommender System. Complexity،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133278
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Dan…[et al.]. A Time-Aware CNN-Based Personalized Recommender System. Complexity No. 2019 (2019), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133278
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Dan& Zhang, Jing& Wang, Sifeng& Zhang, XueDong. A Time-Aware CNN-Based Personalized Recommender System. Complexity. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133278
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1133278
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر