本文選題：推薦系統(tǒng) + 協(xié)同過濾�。� 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年08期

【摘要】：針對(duì)協(xié)同過濾推薦準(zhǔn)確性的現(xiàn)狀進(jìn)行了研究,提出一種基于棧式降噪自編碼器的協(xié)同過濾算法。棧式降噪自編碼器是一種典型的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型,具有強(qiáng)大的特征提取能力。用戶對(duì)項(xiàng)目的評(píng)分作為輸入,訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)出項(xiàng)目的隱含特征編碼,用PCA對(duì)項(xiàng)目屬性降維并計(jì)算屬性相似性,結(jié)合隱性編碼計(jì)算的相似性作為最終結(jié)果,根據(jù)最終的項(xiàng)目相似性產(chǎn)生top-N推薦列表。Movie Lens數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)表明,該算法能夠有效提升推薦結(jié)果的召回率,一定程度上解決了評(píng)分矩陣稀疏與項(xiàng)目之間沒有共同用戶評(píng)分就不能計(jì)算相似性的問題。
[Abstract]:In this paper, the current situation of recommendation accuracy of collaborative filtering is studied, and a cooperative filtering algorithm based on stack noise reduction self-encoder is proposed. Stack noise reduction self-encoder is a typical depth learning network model with strong feature extraction ability. The user scores the items as input, trains the network, learns the hidden feature coding of the items, reduces the dimension of the items attributes and calculates the attribute similarity by PCA, and combines the similarity of the hidden coding calculation as the final result. The experiment of generating top-N recommendation list. Movie Lens dataset based on the final project similarity shows that the algorithm can effectively improve the recall rate of recommendation results. To some extent, the problem of sparse scoring matrix and no common user rating between items can not calculate similarity.
【作者單位】： 上海理工大學(xué)光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;
【基金】：上海市教委科研創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(12zz146)
【分類號(hào)】：TP391.3

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8 高e，

本文編號(hào)：2002262