توصیه نمایندگی تعمیرات تلویزیون سونی در اصفهان برنامه تلویزیونی برای کاربران در مواجهه با حجم عظیمی از داده های اطلاعاتی مهم است. توصیه برنامه تلویزیونی موجود عمدتاً بر یک روش فیلتر مشترک برای توصیه از طریق داده های تعاملی بین کاربران و برنامه ها متکی است. اگرچه برخی از روش‌ها از اطلاعات کمکی برای غنی‌سازی ویژگی‌های معنایی استفاده می‌کنند، اکثر آنها تنها از یک نوع داده استفاده می‌کنند که نمی‌تواند نمایش ویژگی متنوع‌تری از کاربر و برنامه نمایندگی تعمیرات تلویزیون سونی در اصفهان اصفهان تی وی سرویس را به تصویر بکشد. در این مقاله، ما یک مدل توصیه برنامه تلویزیونی عصبی با داده‌های ناهمگن چند منبعی را پیشنهاد می‌کنیم که از اطلاعات کمکی ناهمگن چند منبعی استفاده کامل می‌کند. به طور خاص، ما ویژگی های ناهمگن به دست آمده از اطلاعات کمکی را برای یادگیری یک نمایش برنامه عمیق در ماژول رمزگذار برنامه ترکیب می کنیم. برای ثبت دقیق تر ترجیحات esfahantvservice کاربر، ما بیشتر از مکانیسم توجه شخصی برای تعیین اهمیت برنامه های مختلف برای نمایش کاربر
