基于深度学习的旅游景点推荐模型研究

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摘 要：针对大数据造成的信息冗余问题，个性化推荐系统的出现解决了这个困扰，它能够有效地挑选和剔除信息，让用户从众多数据中找出对自己有用的内容。文章聚焦于旅游景点推荐，提出了一种深度卷积融合位置信息模型DCNN-MPN。首先，借助CNN的水平与垂直滤波器，从用户的过往行为中提取出具有价值的特性。紧接着，将用多头自我注意的数据融入原记录中。（剩余12350字）

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