【摘 要】
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针对在评分数据稀疏时,基于近邻的协同过滤算法的相似性度量不准确,以及存储相似性矩阵需要巨大空间的问题,提出一种基于自动编码器的协同过滤算法。首先,使用改进后的自动编
【机 构】
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复旦大学,上海集成电路技术与产业促进中心
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2012BAH59F04);复旦大学卓学计划项目
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针对在评分数据稀疏时,基于近邻的协同过滤算法的相似性度量不准确,以及存储相似性矩阵需要巨大空间的问题,提出一种基于自动编码器的协同过滤算法。首先,使用改进后的自动编码器无监督地学习用户行为,将高维、稀疏的用户行为压缩成低维、稠密的用户特征向量,然后,将用户的特征向量转换为二进制码,并以汉明距离作为用户相似性的度量,最后,基于用户间的相似性生成推荐物品列表。在Movie Lens10M数据集上的结果表明,在解决隐式反馈行为下的Top N推荐问题时,该算法与现有的协同过滤算法相比,不仅能大大减少模型训练的空间
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