【摘 要】
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用户-物品交互模式建模是个性化推荐的一项重要任务,许多推荐系统都基于用户与商品之间存在线性关系的假设,忽略了现实物品与历史物品之间交互的复杂性和非线性,导致这些系统
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,北京工业大学国际WIC研究院
【基金项目】
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贵州省科学技术厅科技计划项目(No.2502)。
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用户-物品交互模式建模是个性化推荐的一项重要任务,许多推荐系统都基于用户与商品之间存在线性关系的假设,忽略了现实物品与历史物品之间交互的复杂性和非线性,导致这些系统不足以捕捉到用户的复杂决策过程。为此,将一个更有表现力的Top-N推荐系统的物品相似性因子模型解决方法与多层感知机方法相结合,以有效地建模物品之间的高阶关系,捕获更复杂的用户决策。分别在三个数据集MovieLens、Foursquare和ratings_Digital_Music上验证了结合后的效果,并与基准方法MLP、分解物品相似度模型(FI
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