畳み込みニューラルネットワーク（2016 ISET）とリソースを学習するための【论文标题】自動レコメンド技術
[著者] Xiaoxuanシェン、Baolin李*、Zhaoli張、Jiangboシュウ、及びハイ劉
[リンク]紙紙 （5 //ダブルページとコラム）
<注意事項非FY>
抽象
自動学習リソースを推奨することは、ますます関連になってきている：それは彼らの嗜好を満たすために、新たな学習リソースを発見するために学生を可能にし、eラーニングシステムは、学生の学習を修正するために、その資源を標的とすることができます。本論文では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）自動推薦アルゴリズムに基づく学習リソースを提供します。CNNは、使用することができ
、暗黙的な要因から予測テキスト情報を
。CNNを訓練するには、まずその入力と出力の問題を解決しなければなりません。以下のために
入力
、言語モデルを使用して。そのため
、出力
L1が提案し、 -潜在因子モデルノルム正規化すること。これに基づき、分割ブレグマン反復法の導入は、モデルを解決するために。この勧告アルゴリズムの主な目新し
新しいCNNを構築する
パーソナライズされた勧告に。定量的な評価試験の結果は、従来の方法に比べて、公共のデータベースにおいて、この方法は、有意な改善を有することを示します。うまく機能することができ、既存の推薦アルゴリズムとコールドスタートの問題がある場合は特に。
【キーワード推奨リソース、畳み込みニューラルネットワーク、L1パラダイムは、ブレグマン反復法を分割しました
【】
......また、情報のああをテキストにテキスト情報を使用します！！！！記事！
結論
本論文では、畳み込みニューラルネットワークベースのコンテンツに基づいて学習リソースの推薦アルゴリズムを提示します。CNNから使用できる
テキスト情報を
潜在的な要因を予測します。CNNを訓練するには、まずその入力と出力の問題を解決しなければなりません。入力の場合、言語モデルを使用して。暗黙の因子モデルのノルム正則-出力のために、我々は、L1を使用して提案します。これに基づき、分割ブレグマン反復法の導入は、モデルを解決するために。この論文の主な新しいローカル推薦アルゴリズムは、パーソナライズされた勧告に新しいCNNを構築することで、良い結果を達成しています。結果は、提案アルゴリズムは、新鮮な、人気のない学習リソースをお勧めすることが可能推奨されていることを示しています。私たちは、それがeラーニングシステムや知的教育システムの将来におけるニューラルネットワークに基づくコンボリューションモデルに重要な役割を果たしていると考えています。ここで考えられるアプリケーションは、推奨学習リソースですが、推奨される方法は、ようにニュースやより適しているが。
[著者] Xiaoxuanシェン、Baolin李*、Zhaoli張、Jiangboシュウ、及びハイ劉
[リンク]紙紙 （5 //ダブルページとコラム）
<注意事項非FY>
抽象
自動学習リソースを推奨することは、ますます関連になってきている：それは彼らの嗜好を満たすために、新たな学習リソースを発見するために学生を可能にし、eラーニングシステムは、学生の学習を修正するために、その資源を標的とすることができます。本論文では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）自動推薦アルゴリズムに基づく学習リソースを提供します。CNNは、使用することができ
、暗黙的な要因から予測テキスト情報を
。CNNを訓練するには、まずその入力と出力の問題を解決しなければなりません。以下のために
入力
、言語モデルを使用して。そのため
、出力
L1が提案し、 -潜在因子モデルノルム正規化すること。これに基づき、分割ブレグマン反復法の導入は、モデルを解決するために。この勧告アルゴリズムの主な目新し
新しいCNNを構築する
パーソナライズされた勧告に。定量的な評価試験の結果は、従来の方法に比べて、公共のデータベースにおいて、この方法は、有意な改善を有することを示します。うまく機能することができ、既存の推薦アルゴリズムとコールドスタートの問題がある場合は特に。
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【】
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結論
本論文では、畳み込みニューラルネットワークベースのコンテンツに基づいて学習リソースの推薦アルゴリズムを提示します。CNNから使用できる
テキスト情報を
潜在的な要因を予測します。CNNを訓練するには、まずその入力と出力の問題を解決しなければなりません。入力の場合、言語モデルを使用して。暗黙の因子モデルのノルム正則-出力のために、我々は、L1を使用して提案します。これに基づき、分割ブレグマン反復法の導入は、モデルを解決するために。この論文の主な新しいローカル推薦アルゴリズムは、パーソナライズされた勧告に新しいCNNを構築することで、良い結果を達成しています。結果は、提案アルゴリズムは、新鮮な、人気のない学習リソースをお勧めすることが可能推奨されていることを示しています。私たちは、それがeラーニングシステムや知的教育システムの将来におけるニューラルネットワークに基づくコンボリューションモデルに重要な役割を果たしていると考えています。ここで考えられるアプリケーションは、推奨学習リソースですが、推奨される方法は、ようにニュースやより適しているが。
[著者] Xiaoxuanシェン、Baolin李*、Zhaoli張、Jiangboシュウ、及びハイ劉
[リンク]紙紙 （5 //ダブルページとコラム）
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自動学習リソースを推奨することは、ますます関連になってきている：それは彼らの嗜好を満たすために、新たな学習リソースを発見するために学生を可能にし、eラーニングシステムは、学生の学習を修正するために、その資源を標的とすることができます。本論文では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）自動推薦アルゴリズムに基づく学習リソースを提供します。CNNは、使用することができ
、暗黙的な要因から予測テキスト情報を
。CNNを訓練するには、まずその入力と出力の問題を解決しなければなりません。以下のために
入力
、言語モデルを使用して。そのため
、出力
L1が提案し、 -潜在因子モデルノルム正規化すること。これに基づき、分割ブレグマン反復法の導入は、モデルを解決するために。この勧告アルゴリズムの主な目新し
新しいCNNを構築する
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【】
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結論
本論文では、畳み込みニューラルネットワークベースのコンテンツに基づいて学習リソースの推薦アルゴリズムを提示します。CNNから使用できる
テキスト情報を
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