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HyperCLR: un algoritmo de recomendación secuencial personalizado basado en hipergráficos y aprendizaje contrastivo

Autores: Zhang, Ruiqi; Wang, Haitao; He, Jianfeng

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

HyperCLR: un algoritmo de recomendación secuencial personalizado basado en hipergráficos y aprendizaje contrastivo


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Recomendaciones
Preferencias del usuario
Hipergrafos
Aprendizaje contrastivo
HyperCLR
IFDG

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las recomendaciones secuenciales buscan predecir las próximas interacciones de los usuarios mediante la modelización de sus secuencias de interacción. La mayoría de trabajos existentes se centran en las preferencias de los usuarios dentro de estas secuencias, pasando por alto las complejas relaciones entre elementos a lo largo de las secuencias. Además, estos estudios a menudo no abordan la diversidad de intereses de los usuarios, por lo que no capturan de manera efectiva sus variadas preferencias latentes.

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