图1.1论文技术路线

图1.1展示了本论文的研究技术路线。首先，我们使用了多时间序列和文本数据来构建深度学习模型，接着在移动服务平台上进行实验，并利用多目标优化算法来提高模型的性能。然后，我们进行了用户分组实验，以分析用户在不同场景中的行为。最后，我们提出了基于深度学习的场景感知推荐算法，并利用实验结果来评估模型的性能。此外，本文还引入了注意力机制，以提高模型的准确性和泛化能力。