多任务推荐算法研究综述

单任务推荐算法存在数据稀疏、冷启动和推荐效果不稳定等问题。多任务推荐算法可以将多种类型的用户行为数据和额外信息进行联合建模,从而更好地挖掘用户的兴趣和需求,以提高推荐效果和用户满意度,为解决单任务推荐算法存在的一系列问题提供了新思路。首先,梳理了多任务推荐算法的发展背景与趋势。其次,介绍了多任务推荐算法的实现步骤以及构建原则,并阐述了多任务学习具有数据增强、特征识别、特征互补和正则化效应等优势。然后,对不同共享模式的多任务学习方法在推荐算法中的应用进行了介绍,并对部分经典模型的优缺点及任务之间的关系进行了归纳总结。接着,介绍了多任务推荐算法常用的数据集和评估指标,并阐述了与其他推荐算法在数据集合评估指标方面的区别和联系。最后,指出多任务学习存在负迁移、参数优化冲突、可解释性差等不足,对多任务推荐算法与强化学习、凸函数优化方法、异构信息网络相结合进行了展望。

基于深度学习的会话推荐方法综述

随着信息技术和智能应用的迅速发展,现今社会面临着大量数据和信息过载的挑战。为解决这一难题,基于会话的推荐方法应运而生。基于深度学习的会话推荐方法利用其强大的表示学习能力,更准确地预测用户的短期兴趣,并提供个性化的推荐服务。故综述了深度学习会话推荐方法的研究进展,包括基于卷积神经网络、图神经网络、注意力机制、多层感知器、混合模型等方法。总结了研究难点和未来研究方向。随着深度学习技术的不断进步,会话推荐方法将在实际应用中发挥越来越重要的作用。

浅议国有企业离退休管理工作如何适应科学发展新要求

国有企业离退休管理工作如何适应构建和谐社会、实现科学发展的新要求?本文就国有企业离退休管理工作要适应科学发展的要求,就必须紧紧抓住"服务科学发展、促进社会和谐"这一主题,认清面临的形势,创新工作思路,完善工作措施,使离退管工作更能体现时代性,把握规律性,富有创造性。分析清面临的现状,分析透离退休职工这个群体的特点以及他们的心态,针对实际,有针对性地创新工作思路,完善工作措施,扎扎实实地把离退管工作向前推进。

舞动的天梯:激活拖拉机厂重生之路——中奥言几又书店

在过往追思与未来构想的时间之链中,想象从来没有边界。文化新生,激活城市更新“多元乐章”时代转折下,工业更新项目爆增。如何从单纯的外观改造,转向对保护、活化、激活商业的全方位关注成为趋势。文化复合商业空间凭借超强的流量虹吸作用,闯入了工业遗产改造的世界。长春拖拉机厂正是这一背景下的文化新生力量。这里不仅是艺术、文化、价值观交汇的生活方式中心,也是城市文化观察与记录的实验场。