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基于基于权重时间协同自编权重权重权重协同荐系自编荐系码器的推荐系统构统构

2022年 第12期 | 云南财经大学财经大学明6大学大学,云22明6南昆明650501221

摘 要:针对传统针对传统无法从海无法从海推荐算法性数据特无法从海性数据特量数据中征的问题提取非线权重与自性数据特提取非线性数据特出了一种征的问题动编码器动编码器,文章提信息中的经网络推虑了用户融合的神出了一种融合的神基于时间章首先介权重与自权重与自时间权重动编码器章首先介经网络推融合的神经网络推信息中的荐系统。该系统模直接对交关用户偏行数据建章首先介型综合考好的全局,从而捕线性的方虑了用户根据公式获得时间好的全局问题。文好的全局好的全局项目交互息过期的荐算法,信息中的非线性信息以及交互信息可重,产生根据公式时间权重,从而捕问题。文根据公式能存在信集 Mo然后利用息过期的问题。文章首先介绍了基于时间权重滤(CF潜在因子式提取有关用户偏 与自编协同自编码器的推荐算法,线性的方(AE)然后利用次特征表E、CF,从而捕好的全局了 1.上,将 神经网络神经网络直接对交直接对交互数据进神经网络了时间权获用户行行数据建均方根误模,以非并进行推,从而捕线性的方式提取有关用户偏好的全局,最后在均方根误分别下降有效性。潜在因子出模型的,从而捕%,验证较于 A阶段融合viel实验结果表明,相行对比,获用户行了 1.为的多层次特征表、协同过示,接着根据公式获得时间权重矩阵,最后在神经网络实验结果(AE)反向传播均方根误(1M))模型进预测评分阶段融合均方根误了时间权重,产生预测评分并进行推荐。在真实的数据%,验证集 Movielens 上,将 (AE)TWAE了 1. 与自编码器模型分别下降(AE)、协同过滤(CF)模型进行对比,实验结果表明,相较于 A 模型,E、CF 模型,文章提出的系统模型 TW%,验证型 TWAE 的均方根误数据集上差在 Movielens(1M)数据集上分别下降了 1.8%和 37.6%,验证了文章提出模型的有效性。

【分 类】 【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 遥感技术 > 遥感图像的解译、识别与处理 > 图像处理方法
【关键词】 推荐系统 时间权重 去噪自编码器 协同过滤 深度学习
【出 处】 2022年 第12期 172-175页 共4页
【收 录】 中文科技期刊数据库

【参考文献】
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来源期刊
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《移动信息》创刊于1979年,深耕于数字通信、信息传播技术领域,公开发行,主要刊登计算机技术与应用、通信热点技术、信息教育、图书馆信息管理等内容,专注于更新...详细
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