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- 推荐系统通过分析用户行为、兴趣、需求等信息，在海量的数据中挖掘用户感兴趣的信息，为用户作出个性化的推荐。知识图谱作为混合推荐系统中一类有效的辅助信息，有效地解决推荐系统中存在的一系列关键问题, 例如数据稀疏、冷启动、推荐多样性等。本文主要介绍了将知识图谱的特征学习应用到推荐系统的三种方法，分别以三种深度学习框架为例，对方法进行了概述。 推荐系统通过分析用户行为、兴趣、需求等信息，在海量的数据中挖掘用户感兴趣的信息，为用户作出个性化的推荐。知识图谱作为混合推荐系统中一类有效的辅助信息，有效地解决推荐系统中存在的一系列关键问题, 例如数据稀疏、冷启动、推荐多样性等。本文主要介绍了将知识图谱的特征学习应用到推荐系统的三种方法，分别以三种深度学习框架为例，对方法进行了概述。
- 上篇文章《Eureka 缓存机制》介绍了Eureka的缓存机制，相信大家对Eureka 有了进一步的了解，本文将详细介绍API网关如何实现服务下线的实时感知。一、前言在基于云的微服务应用中，服务实例的网络位置都是动态分配的。而且由于自动伸缩、故障和升级，服务实例会经常动态改变。因此，客户端代码需要使用更加复杂的服务发现机制。目前服务发现主要有两种模式：客户端发现和服务端发现。服务端发现：客户... 上篇文章《Eureka 缓存机制》介绍了Eureka的缓存机制，相信大家对Eureka 有了进一步的了解，本文将详细介绍API网关如何实现服务下线的实时感知。一、前言在基于云的微服务应用中，服务实例的网络位置都是动态分配的。而且由于自动伸缩、故障和升级，服务实例会经常动态改变。因此，客户端代码需要使用更加复杂的服务发现机制。目前服务发现主要有两种模式：客户端发现和服务端发现。服务端发现：客户...
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