【摘 要】
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针对传统推荐算法在推荐过程中存在忽略用户偏好、用户恶意虚假信息和时间序列等问题,引入用户兴趣模型,结合用户可疑度与时间效应计算更新用户相似度,经过深度学习网络得到
【基金项目】
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2016年湖北省教学研究资助项目(201631);国家体育总局体育哲学社会科学研究资助项目(2015B054);2015年华中师范大学信息化资助项目(CCNU15IT0310,CCNU15IT0116)
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针对传统推荐算法在推荐过程中存在忽略用户偏好、用户恶意虚假信息和时间序列等问题,引入用户兴趣模型,结合用户可疑度与时间效应计算更新用户相似度,经过深度学习网络得到最佳推荐目标。为避免出现数据过拟合情况,在利用贪心思想训练用户数据时,给隐含层和可见层均加上了用户偏好,一定程度上提高了深度学习网络的自学习能力。将改进的算法与传统协同过滤推荐算法在MovieLens数据集上作推荐对比实验,实验结果证明,相对于传统的推荐算法,改进的推荐算法可以大大提高项目推荐的精确度。
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