简介：摘要：深度学习在推荐系统算法中的应用具有巨大的潜力。随着互联网技术的迅猛发展，人们对个性化推荐的需求越来越强烈。传统的推荐系统算法面临着数据稀疏和冷启动等问题，无法满足精确的个性化推荐需求。而深度学习作为一种强大的机器学习技术，具有自动学习特征表示和高度抽象的能力，可以有效地解决这些问题。通过深度学习算法，推荐系统可以更好地理解用户的兴趣和行为模式，从而提供更准确的个性化推荐服务。
简介：摘要：随着金融机构推出的金融产品种类和数量的快速增长，企业需要花费的大量时间成本来寻找符合自身特点的金融机构和金融产品，如何提升银企对接效率是一个亟待解决的问题。为解决该问题，本文构建的特征包含企业工商信息、财务信息、社保信息和企业重点产业相关度信息。其次，将基于多特征融合的逻辑回归算法应用到金融机构推荐领域，对模型进行改进，提升推荐效果。再次，某地方征信机构的企业贷款申请数据的实证结果表明改进后的模型能够有效提高企业与金融机构匹配的精准度，辅助企业融资决策。
深度学习在推荐系统算法中的应用研究
基于多特征融合逻辑回归模型的金融机构智能推荐
