【摘 要】
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将受限玻尔兹曼机（restricted boltzmann machine,RBM）模型应用于推荐领域已成为一个很有意义的研究方向。针对豆瓣小组,设计实现了一个基于RBM模型的推荐系统,该系统由数据层
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61505168)
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将受限玻尔兹曼机（restricted boltzmann machine,RBM）模型应用于推荐领域已成为一个很有意义的研究方向。针对豆瓣小组,设计实现了一个基于RBM模型的推荐系统,该系统由数据层、模型层、评测层3部分组成。数据层通过选取＂豆瓣达人＂数据,一定程度上解决了数据稀疏问题。模型层利用对比散度（contrastive divergence,CD）算法进行学习。实验结果表明,在豆瓣小组数据集上,RBM模型相较传统协同过滤算法具有更好的推荐效果。
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