基于深度神经网络融合特征信息的协同过滤模型
张铁斌1
郑行2
邢星1
陈建1
贾志淳2
1.渤海大学 信息化建设与管理中心,辽宁 锦州1210132.渤海大学 信息科学与技术学院,辽宁 锦州121013
摘要：针对神经协同过滤方法仅对用户和物品的交互信息建模,无法学习用户和项目辅助信息中的潜在特征的问题,提出一种基于深度神经网络融合辅助信息的协同过滤模型.该模型用双重的多层感知机分别对用户和项目的交互信息以及辅助信息建模,计算用户对物品感兴趣的概率.在MovieLens和The Movies数据集上的实验表明,本文模型在PR-AUC高于以往的协同过滤算法,验证了该模型在推荐系统中的有效性和可行性.
关键词：神经网络深度学习协同过滤隐性反馈
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：61972053(No)辽宁省教育厅科学研究项目(NoLQ2019016)辽宁省教育厅科学研究项目(NoLJ2019015)2019-ZD-0505(No)2021921024(No)
论文发表日期：2022-06-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 172-177 )
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