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基于动静态和关系特征全局捕获的社交推荐模型
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于动静态和关系特征全局捕获的社交推荐模型

    • Social recommendation based on global capture of dynamic， static and relational features

    • “在社交推荐领域，研究者提出了一种新模型，通过全局捕获动静态和关系特征，有效提升了推荐系统性能。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第2期 页码：700-708
    • 作者机构：

      桂林电子科技大学 信息与通信学院，广西 桂林 541004

    • 作者简介：

      蔡晓东（1971-），男，研究员，博士. 研究方向：人工智能，数据挖掘. E-mail： caixiaodong@guet.edu.cn

    • 基金信息：
      国家重点研发计划项目(2018XXX0825303);广西创新驱动发展专项项目(AA20302001)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230535    

      中图分类号： TP391

    • 收稿：2023-05-20，

      纸质出版：2025-02-01

    移动端阅览

  • 蔡晓东,周青松,张言言等.基于动静态和关系特征全局捕获的社交推荐模型[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(02):700-708. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230535.

    CAI Xiao-dong,ZHOU Qing-song,ZHANG Yan-yan,et al.Social recommendation based on global capture of dynamic， static and relational features[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(02):700-708. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230535.

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