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基于矩阵分解与深度学习的混合推荐算法研究
【摘 要】
:
个性化推荐系统是解决信息过载的一个重要工具,其中基于矩阵分解的协同过滤方法由于具有良好的可扩展性和易实施性,被广泛使用.混合推荐系统能够在保持协同过滤推荐的优点的同时缓解数据稀疏性问题,被广泛研究.本文提出了一种改进的最大间隔矩阵分解方法,并且进一步将卷积神经网络与改进的最大间隔矩阵分解方法融合形成混合推荐算法.本文所做的主要研究如下:传统的最大间隔矩阵分解方法在解决多值矩阵分解的过程中不能够保持
【出 处】
:
武汉理工大学
【发表日期】
:
2020年01期
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