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推薦系統(tǒng)研究

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摘  要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長，這使得用戶需要花費(fèi)大量時間找到對自己有用的資源。推薦系統(tǒng)能夠幫助用戶從海量數(shù)據(jù)中找到需要的資源，因此，該文對推薦系統(tǒng)進(jìn)行研究。首先，描述目前常用的傳統(tǒng)推薦算法，在此基礎(chǔ)上，闡述3種基于深度學(xué)習(xí)的推薦模型，最后，總結(jié)全文并描述下一步研究方向。（剩余8144字）

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