【摘 要】
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随着Web 2.0技术的迅速发展,现在社会已经进入到一个信息爆炸的时代,信息过载已成为一个亟待解决的问题。推荐系统作为一种有效解决信息过载问题的方法在电商平台中得到广泛应用。现有的推荐系统大都基于协同过滤的方法,矩阵分解作为一种典型的协同过滤方法,在个性化推荐中得到了广泛的应用。其中,通过神经网络将用户和商品映射到潜在的结构空间再进行评分预测的深度矩阵分解模型受到越来越多的关注。本文受到带偏置的矩
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随着Web 2.0技术的迅速发展,现在社会已经进入到一个信息爆炸的时代,信息过载已成为一个亟待解决的问题。推荐系统作为一种有效解决信息过载问题的方法在电商平台中得到广泛应用。现有的推荐系统大都基于协同过滤的方法,矩阵分解作为一种典型的协同过滤方法,在个性化推荐中得到了广泛的应用。其中,通过神经网络将用户和商品映射到潜在的结构空间再进行评分预测的深度矩阵分解模型受到越来越多的关注。本文受到带偏置的矩阵分解(BiasedSVD)的启发,在模型中考虑用户和商品的偏置信息,提出了一种新的深度矩阵分解模型BDMF(Biased Deep Matrix Factorization)。首先利用用户对商品的显式评分和隐式反馈构建user-item交互矩阵作为编码,然后随机抽样一批用户和商品输入BDMF模型学习对应的隐语义,通过隐语义预测评分从而实现个性化推荐。同时本文进一步归纳得到BDMF和BiasedSVD具有相同的工作原理,并给出了形式化的推导过程。这就意味着BDMF可以视为BiasedSVD的深度神经网络实现方式。本文在真实数据集上进行了大量的实验,结果表明,BDMF的实验效果优于现有的最佳方法。同时使用控制变量法同与本文最相关的模型做对比试验,结果表明BDMF在不同变量下均有更好的表现。
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