【摘 要】
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为解决推荐系统中的冷启动问题,在协同主题回归CTR模型的基础上引入堆叠去噪自编码器SDAE深度学习网络,用于学习用户辅助信息的隐表示,建立SDAE-CTR模型。模型应用2层SDAE网
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61601212),辽宁省教育厅项目(LJ2017QL012).
论文部分内容阅读
为解决推荐系统中的冷启动问题,在协同主题回归CTR模型的基础上引入堆叠去噪自编码器SDAE深度学习网络,用于学习用户辅助信息的隐表示,建立SDAE-CTR模型。模型应用2层SDAE网络,以用户信息为网络输入量,将编码过程获得的用户辅助信息的隐表示和解码过程获得的输入近似表示为网络的双输出量,最小化用户辅助信息和近似表示的差值来确定最优隐表示。模型融合用户-项目评分矩阵(冷启动条件无评分)、项目内容信息和用户辅助信息实现用户对未评分项目的评分预测,并在LastFM、Book Crossing和MovieLe
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