简介：近年来,随着互联网的迅猛发展以及深度学习的快速发展,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他领域中有很多的应用,但是在推荐系统领域中,使用深度学习技术的并不常见。传统的推荐算法不能灵活的组合与用户相关的各项信息,并且数据比较稀疏,推荐的效果不是很理想。为了解决这些问题,本论文通过低维矩阵来减少模型的维度和稀疏性,提出一种基于深度学习的推荐算法来解决预测不准确的问题。
简介：文物古迹从不同侧面反映着各个历史时期人类的生产、生活和环境状况,作为一种以物质形式存在的文化遗产,它是一个国家、民族历史文化的主要载体。同时,这些文物古迹见证了中华民族五千年的文明发展历程,在历史的长河中具有不可估量的作用。因此“保护好、利用好、传承好”文物,发展好文物博物馆事业,始终是各级部门的重要职责,始终是全社会的共同义务。
基于矩阵分解与深度学习技术融合的推荐技术研究
新时代下博物馆视音频影像管理系统解析——以故宫博物院为例
