【摘 要】
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针对传统的矩阵分解算法,仅利用评分信息作为推荐依据,当评分数据稀疏时,不能准确获取隐式反馈,影响推荐的准确性,充分利用辅助信息进行隐式特征的提取成为研究热点之一,提出
【机 构】
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河北大学电子信息工程学院,河北大学信息技术中心
【基金项目】
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河北省创新能力提升计划项目(No.179676278D,No.17455309D),教育部“云数融合科教创新”基金(No.2017A20004)
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针对传统的矩阵分解算法,仅利用评分信息作为推荐依据,当评分数据稀疏时,不能准确获取隐式反馈,影响推荐的准确性,充分利用辅助信息进行隐式特征的提取成为研究热点之一,提出一种基于深度学习的推荐模型HRS-DC,利用深度神经网络和卷积神经网络从辅助信息中分别提取出用户和项目的隐性特征向量,再将特征向量经过改进的神经协同过滤得出新的评分矩阵。通过在三个真实的数据集上进行验证,与概率矩阵分解(PMF)、协同过滤主题回归(CTR)、协同过滤深度学习(CDL)、卷积矩阵分解ConvMF算法相比提高了评分预测的准确性,也
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