融合情感分析的强化隐反馈推荐算法
王宇豪
丁咏梅
武汉科技大学理学院 武汉 430070
摘要：推荐系统通常基于用户与物品之间的交互数据来进行个性化推荐,基于矩阵分解的推荐系统的本质是提取用户与物品的交互特征,来计算用户项目之间的评分进行推荐排序.基于矩阵分解推荐方法与深度语义匹配模型,构造一对多层感知机深度神经网络,提出了一种深度矩阵分解推荐模型,设计了一种融合情感分析的强化隐反馈推荐算法,利用数据中的情感特征强化显式信息,在模型训练使用优化的相似度计算方法同时使用新的损失函数加强模型隐式反馈,与其他推荐算法的对比中证明了该模型在推荐任务中的有效性与优越性.
关键词：推荐系统深度矩阵分解情感分析隐反馈
分类号：TP391.33(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-06-20
在线出版日期：2025-09-23（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1619-1623 )
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