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基于循环神经网络的电影推荐算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.24 MB | 2021-06-09

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　　传统电影推荐算法多数基于用户和电影的静态属性进行推荐，忽略了时间序列数据内在的时间和因果因素，推荐质量不高。为此，利用循环神经网络（RNN）在处理时间序列上的优势，提出一种推荐算法R-RNN。采用2个长短期记忆网络分别挖掘用户和电影的潜在状态，实现长距离的历史状态积累，将用户状态和电影状态的内积作为最终评分。在IDB和Netiⅸx数据集及Netiⅸx子集上的实验结果表明，与基于概率矩阵分解、 Times++及utorec算法相比，该算法能够有效降低均方根误差，并提高预测评分的准确度。

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