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基于BDyHATR-Skip和LayerGCNAE的推荐算法的研究与实现

一、引言

随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来,网络信息呈现爆炸式增长,如何从海量信息中准确有效地进行推荐成为了一个重要的研究课题。本文提出了一种基于BDyHATR-Skip和LayerGCNAE的推荐算法,旨在解决当前推荐系统中存在的准确性和效率问题。

二、相关研究概述

推荐算法是当前互联网领域的重要研究方向之一,已经出现了许多优秀的算法如协同过滤、内容推荐等。然而,这些算法在处理大规模数据时仍存在准确性和效率的挑战。近年来,深度学习技术在推荐系统中的应用逐渐受到关注,如神经网络、注意力机制等。本文所提出的算法结

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