【摘 要】
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为解决传统数据推荐算法易受干扰因素的影响,忽略对数据结构的分析,导致存在推荐精准度较低的问题,提出基于卷积神经网络的多样性关键数据并行推荐算法.从数据集中挑选点击、
【机 构】
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黑龙江外国语学院信息工程系,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金资助项目(F2016038);中国管理科学研究院资助项目(CMAS180305)
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为解决传统数据推荐算法易受干扰因素的影响,忽略对数据结构的分析,导致存在推荐精准度较低的问题,提出基于卷积神经网络的多样性关键数据并行推荐算法.从数据集中挑选点击、收藏、购买等多样性用户行为信息,将用户-商品作为样本展开训练,构建时序行为偏好特征,并对数据并行结构展开分析.从大量数据中提取与并行结构分析相关的关键数据,进行预处理,在此基础上,采用卷积神经网络算法计算最大化似然概率,获取损失函数,按照损失情况将卷积层神经元结构最简化处理,避免过拟合现象出现,由此实现对多样性关键数据的并行推荐.实验结果表明,
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