СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ КОЛЛАБОРАТИВНЫХ, КОНТЕНТНЫХ И ГИБРИДНЫХ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
Аннотация: Рекомендательные системы играют важную роль в персонализированной подаче контента, используя предпочтения пользователей и атрибуты контента. В этом исследовании оцениваются три продвинутые модели рекомендаций: Neural Collaborative Filtering (NCF), Graph Neural Network-based Content Model (GNN-based Content Model) и Hybrid Neural Network (HNN). Каждая модель использует методы глубокого обучения для повышения точности прогнозов и улучшения пользовательского опыта.Модель […]
