2、解决推荐系统问题与残障人士通信辅助设备的技术探索

解决推荐系统问题与残障人士通信辅助设备的技术探索

推荐系统问题的深度学习解决方法

在当今的推荐系统领域，为了提高推荐的精度，众多深度学习方法被提出并应用。以下是几种主要的深度学习方法及其特点：
| 方法 | 方法描述 | 结果 |
| — | — | — |
| DNNRec | 使用混合模型，采用多标准协作方法，结合边信息和深度网络，利用用户的项目特征和深度学习框架来实现目标 | 在整体和冷启动情况下提供了最先进的技术，在多标准推荐系统中使用深度学习取得了最先进的结果 |
| MoodleREC | 利用Moodle平台，通过系统推荐提供学习对象的排名和识别 | 通过创建混合推荐系统取得了最先进的结果 |
| 具有多目标进化算法的混合推荐系统 | 混合多种推荐技术以提高推荐性能，使用聚类技术减少推荐消耗 | 提出的技术减少了推荐消耗 |
| 利用隐式社会关系 | 基于用户 - 项目矩阵、显式和隐式关系三个来源提出模型 | 与奇异值分解等八种标准程序相比，提出的管道表现更优 |

除了上述方法，还有一些其他的重要方法：
- 动态行为建模 ：可以增强用户和项目的建模。
- 上下文感知推荐 ：利用用户的上下文信息，有助于丰富用户画像。
- 特殊推荐方法 ：使用深度学习技术将内容本身（文本、图像、音频、视频）纳入模型。
- 深度学习技术的架构改进 ：对于解决推荐系统问题至关重要。

残障人士通信辅助设备的研究与实现

在全球范围内，