资料下载
×
一种改进的基于半自动编码器的协同过滤推荐算法
消耗积分:0 |
格式:rar |
大小:2.56 MB |
2021-03-23
分享资料个
为高效利用推荐系统中用户和物品的交互历史和辅助信息，提出一种改进的协同过滤推荐算法。利用半自动编码器对用户和物品的辅助信息进行特征提取，将提取岀的特征映射到矩阵分解模型中，通过反向传播算法实现半自动编码器与矩阵分解模型的联合更新以提升推荐效果。在 Movielens-100K和Book- Crossing公开数据集上的实验结果表明，与融合偏置的奇异值分解、概率矩阵分解等传统推荐算法相比，该算法具有更低的均方根误差和更好的推荐性能。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉
评论(0)
发评论
- 相关下载
- 相关文章
