《表4 模型在APP数据集上的标准差（2)》

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《结合Skip-gram和加权损失函数的神经网络推荐模型》

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图8、9是设计的第二种方案的实验结果（本文3.2节介绍）。从图中可以看出，在精确度上，在APP数据集上所有方法的性能都比Last.fm-1k数据集好，然而在新颖性方面是相反的情况。在图8中，本文对APP数据集的Q值从1到8进行递增；在图9中，Q值从10变化到90。表4、5中的数据为调整推荐项目Q的数量时得到的标准差。