【摘 要】
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深度学习因在学习用户、物品数据潜在特征和表面特征上的优势,被广泛地应用于推荐系统中.而在一般的深度学习推荐系统中,往往都无法兼顾训练时间和推荐质量,为此,本文在传统
【机 构】
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上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海200093
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深度学习因在学习用户、物品数据潜在特征和表面特征上的优势,被广泛地应用于推荐系统中.而在一般的深度学习推荐系统中,往往都无法兼顾训练时间和推荐质量,为此,本文在传统的自动编码器的基础上,加入了稀疏和边缘降噪约束,将衍生出的稀疏边缘降噪自动编码器(SmDAE)进行堆叠并应用于推荐系统中,提出了一种基于堆叠稀疏边缘降噪自动编码器的协同推荐方法(S-SmDAERS).实验证明,该模型较一般的深度推荐算法具有更好的性能.
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