【摘 要】
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通过对深度学习和矩阵分解技术进行结合,设计一个深度神经网络对用户和物品进行特征提取,形成用户隐向量和物品隐向量的方法,计算这两个隐向量的内积得到用户对物品的评分预测.为提高推荐精度,提出使用显式数据和隐式数据并设计新的损失函数能够同时计算这两类数据损失的方法.在两个公开数据集上的实验结果表明,该方法比基线模型在HR和NDCG推荐指标上有较大提升.
【机 构】
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河北民族师范学院 数学与计算机科学学院,河北 承德 067000;燕山大学 信息科学与工程学院,河北 秦皇岛 066000
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通过对深度学习和矩阵分解技术进行结合,设计一个深度神经网络对用户和物品进行特征提取,形成用户隐向量和物品隐向量的方法,计算这两个隐向量的内积得到用户对物品的评分预测.为提高推荐精度,提出使用显式数据和隐式数据并设计新的损失函数能够同时计算这两类数据损失的方法.在两个公开数据集上的实验结果表明,该方法比基线模型在HR和NDCG推荐指标上有较大提升.
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