基于栈式降噪自动编码器的动态混合推荐算法

李梦梦; 夏阳; 李心茹; 徐婷; 魏思政

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基于栈式降噪自动编码器的动态混合推荐算法

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cqvip: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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来源
《计算机工程》 |2019年第8期|184-189|共6页
作者
李梦梦; 夏阳; 李心茹; 徐婷; 魏思政;
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作者单位

中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116;

徐州工程学院经济学院江苏徐州221008;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
协同过滤; 自动编码器; 项目属性; 相似度; 时间衰减;

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