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栈式降噪自动编码器的动态混合推荐算法
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2021-06-09
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传统协同过滤算法仅依靠用户评分数据的低维向量方法，存在推荐结果精确度低以及冷启动问题。为此，提出一种新的动态混合推荐算法，将栈式降噪自动编码器融入到基于用户的协同过滤中，学习用户的深层次特征，并与基于用户项目属性偏好的相似度融合。在预测生成阶段，设置时间衰减项，动态预测访问概率，及时更新用户兴趣变化，从而提高推荐质量。在 Movielens数据集上的实验结果表明，与UB-CF、AE和 SDAE-IA算法相比，该算法推荐性能明显提高。
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