
Основываясь на исследовательской структуре Государственного фонда естественных наук Китая, темой исследования является технология увеличения данных для рекомендаций с неявной обратной связью. Три направления исследования: (1) адаптивные методы генерации и фильтрации данных на основе больших моделей; (2) методы обнаружения и исправления зашумленных данных в рамках парадигмы совместной работы; и (3) методы устранения систематических ошибок на основе причинно-следственных связей в рекомендациях с учетом множественного поведения. Три ключевые проблемы: (1) оптимизация качества сгенерированных данных; (2) механизм идентификации зашумленных данных; и (3) моделирование причинно-следственных связей между множественным поведением. Цель исследования - построение надежной системы рекомендаций. Пожалуйста, нарисуйте схему исследовательской структуры.
Эта диаграмма иллюстрирует разницу между статичной и динамич...