【摘 要】
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本文针对推荐算法中数据的稀疏性难题,把用户标签融合至实值条件受限玻尔兹曼机(Real-valued Conditional Restricted Boltzmann Machine,R_ CRBM)模型,利用R_ CRBM强大的拟
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院,天津大学信息与网络中心
【基金项目】
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国家自然科学基金No.61571325
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本文针对推荐算法中数据的稀疏性难题,把用户标签融合至实值条件受限玻尔兹曼机(Real-valued Conditional Restricted Boltzmann Machine,R_ CRBM)模型,利用R_ CRBM强大的拟合任意离散分布的能力,预测出用户对未交互商品的评分缺失值。具体来说,首先提出显层单元为实值的R_ CRBM模型,接着运用文本分类中的TF-IDF算法预测出用户对所应用过的标签的喜爱度,与标签基因数据相乘得到用户对商品的预测评分,融合至用户历史评分数据中。R_ CRBM条件层在原有评分/未评分{0,1}向量中,融入用户标签/未标签{0,1}向量。通过真实数据集对比分析,实验结果表明本文所提出的方法在一定程度上提升了推荐的准确性。
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