嵌入隐式相似群的深度协同过滤算法

李振宇; 李树青

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嵌入隐式相似群的深度协同过滤算法

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【目的】构建能捕获局部关联和表达用户显隐式偏好的深度协同过滤模型。【方法】在显式推荐任务中嵌入利用隐式反馈查找的相似群,通过多层感知机分别同时对用户-项目、用户-相似项目群、项目-相似用户群进行建模。【结果】在MovieLens两个数据集上的实验表明,该模型较各类协同过滤推荐算法的MAE和RMSE降低幅度分别最高达10.94%和11.79%。【局限】使模型达到最佳性能的近邻数在不同数据集存在差异,最佳近邻数的确认问题有待探索。【结论】该模型通过嵌入隐式相似群能有效弥补局限,使推荐结果更准确。

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来源
《现代图书情报技术》 |2021年第11期|124-134|共11页
作者
李振宇; 李树青;
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作者单位

南京财经大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类检索机;
关键词
局部关联; 显隐式偏好; 深度协同过滤;

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