栈式降噪自动编码器的动态混合推荐算法

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上传日期: 2021-06-09

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资料介绍

标签:协同过滤(37)算法(2968)编码器(2074)

  传统协同过滤算法仅依靠用户评分数据的低维向量方法,存在推荐结果精确度低以及冷启动问题。为此,提出一种新的动态混合推荐算法,将栈式降噪自动编码器融入到基于用户的协同过滤中,学习用户的深层次特征,并与基于用户项目属性偏好的相似度融合。在预测生成阶段,设置时间衰减项,动态预测访问概率,及时更新用户兴趣变化,从而提高推荐质量。在 Movielens数据集上的实验结果表明,与UB-CF、AE和 SDAE-IA算法相比,该算法推荐性能明显提高。

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