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张量分解及其在推荐系统中的应用
张量分解及其在推荐系统中的应用
在异构信息网络下往往会产生纷繁复杂的数据，这些数据常用一种被称为张量的新的形式来表示。
但是由于这些数据中缺失值较多，存在一定的稀疏性，因此需要对张量进行分解，恢复缺失值，找出多元数据之间潜在的关系。
张量分解是推荐系统中一种重要的方法,在推荐系统中应用张量分解，可以挖掘出潜在关系，给用户带来更好的推荐体验。
笔者以数据挖掘为引，研究了张量分解及其在推荐系统中的应用，并根据当下的研究热点问题提出了未来张量分解在推荐领域的应用方向和发展趋势。
在异构信息网络下往往会产生纷繁复杂的数据，这些数据常用一种被称为张量的新的形式来表示。
但是由于这些数据中缺失值较多，存在一定的稀疏性，因此需要对张量进行分解，恢复缺失值，找出多元数据之间潜在的关系。
张量分解是推荐系统中一种重要的方法,在推荐系统中应用张量分解，可以挖掘出潜在关系，给用户带来更好的推荐体验。
笔者以数据挖掘为引，研究了张量分解及其在推荐系统中的应用，并根据当下的研究热点问题提出了未来张量分解在推荐领域的应用方向和发展趋势。
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weixin_42769986:一点名气没有的中文期刊上边的凑字数的文章，没有一点有价值的东西。能打0分吗？2020-04-25 -
yangy801017:很值得看看，写的不错2019-09-27
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