融合命题逻辑与神经网络的隐式深度协同推荐模型

陈邦; 吴茂念; 朱绍军; 郑博; 彭蔚

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融合命题逻辑与神经网络的隐式深度协同推荐模型

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以增强推荐算法模型认知推理能力,克服传统推荐算法高度依赖数据质量致使性能受限的现状为目标,提出一种将命题逻辑与神经网络融合的隐式深度协同推荐模型。首先,构建一个隐式逻辑表征模块,辅助联结实际问题中复杂变量与逻辑变量的隔阂,并将推荐问题转换为一个逻辑表达式。随后,利用神经网络拟合逻辑符号对逻辑表达式进行求解并完成推荐。在具有不同特点的三个经典数据集MovieLens、Book-Crossing、Amazon-E上的实验表明该方法展现了更好的推荐性能。

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来源
《计算机应用研究》 |2022年第9期|2689-2694|共6页
作者
陈邦; 吴茂念; 朱绍军; 郑博; 彭蔚;
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作者单位

湖州师范学院信息工程学院;

浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
推荐系统; 协同过滤; 神经网络; 认知推理;

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