【摘 要】
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针对新电影的冷启动问题提出一种基于BP神经网络的协同过滤推荐算法(IW-CFW),该算法将电影相似性采用BP神经网络进行融合,根据预测评分和真实评分之间的误差对BP网络模型进行优化调整,得到最终的预测模型。通过比较该算法和其他三种算法在MovieLens和Movie-Little数据集上的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE),实验结果证明该算法能有效解决新电影的冷启动问题,并能产生更准确的推荐结果。
【基金项目】
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广东省青年创新人才类项目,项目编号:2018GkQNCX145,广州城建职业学院科研项目,项目编号:2020Yzk10。
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针对新电影的冷启动问题提出一种基于BP神经网络的协同过滤推荐算法(IW-CFW),该算法将电影相似性采用BP神经网络进行融合,根据预测评分和真实评分之间的误差对BP网络模型进行优化调整,得到最终的预测模型。通过比较该算法和其他三种算法在MovieLens和Movie-Little数据集上的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE),实验结果证明该算法能有效解决新电影的冷启动问题,并能产生更准确的推荐结果。
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