机构名称：
¥ 3.0
推荐系统已成为将人们与信息联系起来的重要工具。稀疏，复杂且快速增长的数据为传统推荐算法带来了新的挑战。为了克服这些挑战，已经提出了各种基于深度学习的建议算法。其中，基于变异的自动编码器（VAE）的推荐方法脱颖而出。vae s基于一个可信的概率框架，该框架适用于数据稀疏性，并且与其他基于深度学习的模型兼容以处理多模式数据。此外，vae s的深刻生成结构有助于以良好的方式进行贝叶斯推断。基于VAE的推荐算法已经引起了许多新型图形模型，并实现了有希望的性能。在本文中，我们进行了一项调查，以系统地总结了最近的基于VAE的推荐算法。总结了基于VAE的推荐算法的四个常用特征，并提出了基于VAE的建议算法的分类法。我们还确定了未来的研究指示，对推荐算法中VAE S的高级观点以及应用的应用，以激发推荐系统的VAE上的未来工作。
推荐系统中的变量自动编码器的调查
主要关键词
相关文件推荐
