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针对传统协同过滤推荐算法存在的数据稀疏问题,提出融合项目图像和项目评分的混合推荐算法。基于卷积神经网络提取的图像特征值计算项目图像之间的相似度,并与评分相似度动态加权后对项目进行推荐。在MovieLens数据集上进行的实验结果表明,改进算法有效解决了传统协同过滤算法存在数据稀疏的问题。
融合项目图像的混合推荐算法
【摘 要】
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针对传统协同过滤推荐算法存在的数据稀疏问题,提出融合项目图像和项目评分的混合推荐算法。基于卷积神经网络提取的图像特征值计算项目图像之间的相似度,并与评分相似度动态加权后对项目进行推荐。在MovieLens数据集上进行的实验结果表明,改进算法有效解决了传统协同过滤算法存在数据稀疏的问题。
【机 构】
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浙江工业大学管理学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2020年10期
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