
Basado en el marco de investigación de la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China, el tema de investigación es la tecnología de aumento de datos para la recomendación de retroalimentación implícita. Los tres contenidos de la investigación son: (1) métodos adaptativos de generación y filtrado de datos basados en modelos grandes; (2) métodos de minería y corrección de datos ruidosos bajo el paradigma colaborativo; y (3) métodos de eliminación de sesgos causales en la recomendación de comportamiento múltiple. Los tres problemas clave son: (1) optimización de la calidad de los datos generados; (2) el mecanismo de identificación de datos ruidosos; y (3) modelado de relaciones causales entre múltiples comportamientos. El objetivo de la investigación es construir un sistema de recomendación robusto. Por favor, dibuje el diagrama del marco de investigación.
Este diagrama ilustra la diferencia entre la generación de p...