【摘 要】
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现有的社会化推荐算法未考虑信任用户对目标用户深层的偏好影响。针对这一问题,提出了一种基于深度学习的混合推荐算法,利用降噪自编码器学习用户及其信任用户的评分偏好,使
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆邮电大学通信新技术应用研究中心,重庆重邮信科（集团）股份有限公司
【基金项目】
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国家973计划(2009CB723803),国家自然科学基金(60873120)
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现有的社会化推荐算法未考虑信任用户对目标用户深层的偏好影响。针对这一问题,提出了一种基于深度学习的混合推荐算法,利用降噪自编码器学习用户及其信任用户的评分偏好,使用加权隐藏层来平衡这些表示的重要性,有效建模用户间的潜在偏好交互。在此基础上,通过用户聚类和个性化权重区分不同类的用户受其信任用户的影响程度。在开放数据集上的实验结果表明,该算法优于现有的社会化推荐算法,与主要的推荐算法SoRec、RSTE、SocialMF、TrustMF相比,其平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)显著降低,获得了较好
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