【摘 要】
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矩阵分解是矩阵填充中的流行方法,但现有的方法大多是基于浅层的线性模型,当数据矩阵变大且观测数据很少时,容易导致过拟合,性能也随之显著下降。针对这些问题,提出了一种基
【机 构】
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韶关学院数学与统计学院,中山大学数据科学与计算机学院,华南理工大学广州学院计算机工程学院
【基金项目】
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韶关学院校级项目(SY2016KJ17,SY2016KJ04);广东省教育厅青年创新人才项目(2018KQNCX233),广东省教育厅基础研究和应用基础研究重点项目(2018KZDXM065);广东省自然科学基金(2017A030307022,2018A0303100015);华南理工大学广州学院优秀骨干教师科研项目(56-CQ18YG18)资助
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矩阵分解是矩阵填充中的流行方法,但现有的方法大多是基于浅层的线性模型,当数据矩阵变大且观测数据很少时,容易导致过拟合,性能也随之显著下降。针对这些问题,提出了一种基于深度矩阵分解网络(DMFN)的矩阵填充方法,该方法不仅能弥补传统矩阵分解的缺点,而且能处理复杂的非线性数据。首先,将输入矩阵的观测值对应的行和列向量作为输入,对其进行投影,得到其行(列)的潜在特征向量;然后,分别对行(列)的潜在特征向量构建多层感知器网络;最后,通过构建双线性池化层,将行和列的输出向量进行融合。在推荐系统数据集MovieLen
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