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基于知識嵌入技術(shù)的制度文件推薦算法

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打開文本圖片集

摘要： 針對制度文件推薦過程中傳統(tǒng)算法存在準確率和推薦效率較低的問題， 提出一種基于知識嵌入的文本推薦算法.  通過將知識圖譜中的知識轉(zhuǎn)化為特征向量， 并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型， 有效提高了推薦系統(tǒng)在處理海量多樣數(shù)據(jù)時的準確性和穩(wěn)定性. 實驗結(jié)果表明， 該算法在面對冷啟動和用戶興趣多樣化的情況下（剩余12230字）

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