Med den växande volymen online-information, rekommenderar system har varit en effektiv strategi för att övervinna informationsöverbelastning. Nyttan av rekommenderade system kan inte överskattas, med tanke på deras utbredda användning i många webbapplikationer, tillsammans med deras potentiella effekter för att förbättra många problem relaterade till överval. Under de senaste åren har djupinlärning rönt stort intresse för många forskningsområden som datorseende och bearbetning av naturligt språk, inte bara på grund av stjärnprestanda utan också på grund av den attraktiva egenskapen att lära funktion representationer från grunden. Inverkan av djupt lärande är också genomgripande, nyligen visar sin effektivitet när det tillämpas på forskning om informationssökning och rekommendationssystem. Området med djup inlärning i recommender system blomstrar. Denna artikel syftar till att ge en omfattande översyn av den senaste forskningen om djupinlärning-baserade rekommendationssystem. Mer konkret tillhandahåller och utformar vi en taxonomi av djupinlärningsbaserade rekommendationsmodeller, tillsammans med en omfattande sammanfattning av den senaste tekniken. Slutligen expanderar vi på aktuella trender och ger nya perspektiv kring denna nya och spännande utveckling av området.
Dessutom har forskare gjort en omfattande undersökning den uppmärksamhetsbaserade rekommendationsmodeller REF.
Deep Learning Based Recommender System: A Survey and New Perspectives
{'venue': 'CSUR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}