【摘 要】
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随着互联网和电子信息产业的不断发展和进步,互联网逐渐成为人们获取信息的主要手段,人们能够获取的信息量剧增,随之产生信息过载问题,解决信息过载的一个有效手段是推荐系统。推荐系统的核心是推荐算法,其中协同过滤推荐算法深受瞩目,它通过分析用户的历史评分信息为用户进行个性化推荐。但是该方法仍存在数据稀疏性问题和冷启动问题,导致推荐系统的准确度不高。因此针对协同过滤的局限性,本文尝试加入辅助信息,做出了以下
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随着互联网和电子信息产业的不断发展和进步,互联网逐渐成为人们获取信息的主要手段,人们能够获取的信息量剧增,随之产生信息过载问题,解决信息过载的一个有效手段是推荐系统。推荐系统的核心是推荐算法,其中协同过滤推荐算法深受瞩目,它通过分析用户的历史评分信息为用户进行个性化推荐。但是该方法仍存在数据稀疏性问题和冷启动问题,导致推荐系统的准确度不高。因此针对协同过滤的局限性,本文尝试加入辅助信息,做出了以下工作:（1）针对数据稀疏性问题和用户冷启动问题,本文提出了融合信任关系的半自动编码器推荐算法（Semi-auto-encoder Recommendation Algorithm Combing Trust Relationship,Trust-SAE）,该算法首先改进了间接信任度计算方式,然后构造了融合信任关系和项目类别的用户偏好矩阵,最后将用户-项目评分和用户偏好矩阵一同输进半自动编码器进行评分预测。（2）针对没有信任关系的数据集,本文提出了基于卷积神经网络和降噪自编码器的推荐算法（Recommendation Algorithm Based on Convolutional Neural Networks and Denoising Auto-encoder,DC-DAE）。该算法首先利用全连接层提取用户和项目的属性信息特征,然后对Glove算法进行改进提取评论文本的词向量,并利用卷积神经网络提取评论文本的特征,最后利用降噪自编码器提取用户和项目的潜在特征并进行特征融合和评分预测。在对所提出的算法给出必要的理论分析基础上,采用经典的Epionions数据集和Moivelens数据集,以RMSE和MAE作为评价指标,对上述两个算法进行了实验验证。理论分析与实验结果均表明,本文提出的算法能够在一定程度上缓解数据稀疏性问题和用户冷启动问题,进一步提高了推荐质量。
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