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基于深度特征的电影推荐系统的设计和实现任务书

 2020-04-02 11:04  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

电影领域是测试和评估推荐系统最常见的场景之一。

这些系统常采用协作过滤模型来实现,该模型完全依赖于用户对项目的反馈,忽略内容特征。

但基于内容的过滤模型是推荐的好策略。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

(1) 完成基于tensorflow的卷积神经网络的搭建及深度特征的提取

(2) 完成基于深度特征的推荐系统

(3) 完成系统的测试与评估;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1周—第4周 搜集资料,撰写开题报告;

第5周—第6周 论文开题;

第7周—第12周 撰写论文初稿;

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4. 主要参考文献

[1] 黄文坚,唐源. tensorflow实战. 电子工业出版社,2017.

[2] ian,goodfellow,yoshua,bengio,aaron. 深度学习 [deep learning]. 人民邮电出版社.2017

[3] ralph josé rassweiler filho; jocirc;natas wehrmann; rodrigo c. barros , ”leveraging deep visual features for content-based movie recommender systems”, international joint conference on neural networks,2017:604-611.

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