协同深度学习推荐算法研究

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文件名称：协同深度学习推荐算法研究
文件大小：1.37MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-06 12:45:59
深度学习 推荐系统 协同过滤 文本挖掘 堆叠降噪自编码器 针对当用户评分较少时，推荐系统由于数据稀疏推荐性能显著降低这一问题，介绍了协同深度学习算法（Collaborative In Deep Learning，CIDL）.本算法首先对大量数据进行深度学习，然后对数据文本进行挖掘提取词汇表，最后对评级（反馈）矩阵进行协同过滤，从而得出对用户的推荐项目.本文使用真实的电影数据进行实验，与另外四种优秀算法进行对比，证明该算法可以真实有效得解决由于数据稀疏使得性能降低的问题，并提高推荐的准确度.