【摘 要】
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协同过滤算法已广泛应用在推荐系统中,在实现新异性推荐功能中效果显著,但仍存在数据稀疏、扩展性差、冷启动等问题,需要新的设计思路和技术方法进行优化.近几年,深度学习在
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院沈阳计算技术研究所
【基金项目】
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国土资源部大数据科研专项基金(201511079-3)~~
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协同过滤算法已广泛应用在推荐系统中,在实现新异性推荐功能中效果显著,但仍存在数据稀疏、扩展性差、冷启动等问题,需要新的设计思路和技术方法进行优化.近几年,深度学习在图像处理、目标识别、自然语言处理等领域均取得突出成果,将深度神经网络模型与推荐算法结合,为构建新型推荐系统带来新的契机.本文提出一种新式混合神经网络模型,该模型由栈式降噪自编码器和深度神经网络构成,学习得到用户和项目的潜在特征向量以及用户-项目之间的交互行为模型,有效解决数据稀疏问题从而提高系统推荐质量.该推荐算法模型通过MovieLens电影
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