"基于深度学习的论文个性化推荐算法"
本文总结了基于深度学习的论文个性化推荐算法，该算法可以有效解决新物品的推荐问题，即冷启动问题。该算法结合协同过滤推荐和基于内容推荐的混合模型，实验表明该算法可以有 效解决新物品的推荐问题。
论文个性化推荐算法是基于Aminer学术搜 索平台的论文个性化推荐系统。Aminer平台利用数据挖掘、社会网络分析等技术，向用户提供搜索服务，包括研究者搜索、论文搜索、综述文献搜索等一系列检索功能，同时具有学术话题趋势分析、研究者社会网络关系挖掘等多种功能。
该算法的关键技术包括：
1. 协同过滤推荐：该方法通过分析用户的历史行为和偏好，来预测用户可能喜欢的论文。
2. 基于内容推荐：该方法通过分析论文的内容和用户的偏好，来预测用户可能喜欢的论文。
3. 深度学习：该方法通过使用深度学习算法，来学习论文和用户的 Embedding 表示，并计算相似度。
4. 词向量模型：该方法通过使用词向量模型，来将用户和论文映射到词向量空间，并计算相似度。
实验结果表明，该算法可以有 效解决新物品的推荐问题，准确率显著提高了4%。
该算法的优点包括：
1. 可以解决新物品的推荐问题，即冷启动问题。
2. 可以提供个性化的论文推荐。
3. 可以结合协同过滤推荐和基于内容推荐的混合模型。
该算法的应用前景广阔，包括：
1. 学术论文推荐系统。
2. 研究者社会网络分析系统。
3. 学术话题趋势分析系统。
本文提出的基于深度学习的论文个性化推荐算法可以有效解决新物品的推荐问题，提供个性化的论文推荐，并且具有广阔的应用前景。
