融合图神经网络的深度学习电影推荐系统设计与实现

冯萍; 钱阳; 李国梁; 刘笑涵

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融合图神经网络的深度学习电影推荐系统设计与实现

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在大数据时代背景下,传统的协同过滤推荐算法已经很难满足人们的个性化推荐需求,针对该问题,文章提出一种融合图神经网络的深度学习推荐模型(GCN-MLP).该模型应用图神经网络推理用户和电影间的交互关系,设计多层感知机挖掘多特征域间复杂的组合关系,并将两者结合得到相应的用户偏好.通过Spark、Flink、Redis等技术实现推荐系统框架的构建,并对深度学习推荐模型进行部署,实现了个性化电影推荐系统.

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来源
《白城师范学院学报》 |2021年第5期|49-56|共8页
作者
冯萍; 钱阳; 李国梁; 刘笑涵;
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作者单位

长春大学计算机科学与技术学院;

长春130022;

长春大学网络安全学院;

长春130022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类检索机;
关键词
图神经网络; 深度学习; 推荐系统;

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