【摘 要】
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针对用户评分预测不准确的问题,提出了一种基于旁信息(side-information)对用户兴趣进行预测的协同过滤自动编码器推荐模型,给出了模型的设计原理、损失函数以及具体结构.模
【机 构】
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东北大学计算机科学与工程学院,河北大学网络空间安全与计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61872074),河北省自然科学基金资助项目(F2015201140,F2017201208)
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针对用户评分预测不准确的问题,提出了一种基于旁信息(side-information)对用户兴趣进行预测的协同过滤自动编码器推荐模型,给出了模型的设计原理、损失函数以及具体结构.模型使用单隐藏层自动编码器实现,用户评分与旁信息同为模型的输入/输出数据,旁信息也直接参加模型的训练,这种设计不仅降低了模型的规模和复杂度,而且旁信息可以直接对用户兴趣进行修正.同时,通过对训练数据集合的合理划分与扩充,使得训练的网络模型增加了表达能力.在真实数据集上的对比实验表明,本文提出的方法提高了评分预测的准确度,具有一定的
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