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上传时间: 2021-03-08
详细说明：大数据时代，网络在线服务系统的加速发展和逐步完善在提高用户网络生活质量的同时，也给用户带来了替换的地面位移。因此，许多网络在线服务系统不再需要用户提供任何DI，如性别，年龄等。在类别系统中，用户就不会面临任何可能引起严重后果的风险吗？ 。此处设计了一种无监督迁移学习方案来实现多维用户DI，发现了统计信息隐藏的潜在风险。此处提出的基于DI矢量描述主题和用户的方法，利用迁移知识初始化用户特征向量，并与用户。隐式增量特征级数，通过优化推荐任务来学习特征向量。经真实系统数据集验证表明，基于统计知识的无监督DI替代与基于标签的有监督DI替代方案结果相似
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