【摘 要】
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为了解决互联网电视更精确、更全面的内容个性化推荐需求,将自编码器模型应用于影片个性化推荐,主要形式为Top-N推荐。文章介绍了自编码器及其变种一降噪自编码器和协同降噪
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为了解决互联网电视更精确、更全面的内容个性化推荐需求,将自编码器模型应用于影片个性化推荐,主要形式为Top-N推荐。文章介绍了自编码器及其变种一降噪自编码器和协同降噪自编码器,详细说明了各自的模型结构和特性,提出了对自编码器模型进行优化的方法。通过对三种自编码器模型在公开数据集上的表现进行研究,得出了对于超参数选取、模型选择方面的结论,为个性化推荐场景的实际应用提供了重要参考依据.
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