【摘 要】
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协同过滤算法(CF)根据用户-物品的评分矩阵做推荐,未考虑物品自身属性。本文将MovieLens数据集上的电影属性,作为影响推荐结果的因素,融合电影的简介、评论、评分、导演和演
【基金项目】
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广州市科技计划项目(201804010265);广东省新工科研究与实践项目(2017CXQX001);中山大学新华学院专业综合改革试点“软件工程”(2018Z001)
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协同过滤算法(CF)根据用户-物品的评分矩阵做推荐,未考虑物品自身属性。本文将MovieLens数据集上的电影属性,作为影响推荐结果的因素,融合电影的简介、评论、评分、导演和演员等多种因素,进行推荐。使用CNN(卷积神经网络)和Word2Vec(Word to Vector,词向量模型)处理电影简介;使用AFINN(Finn Arup Nielsen情感词典)处理评论,并对结果进行映射;对导演和演员数据进行建模,得到该因素下的预测评分,最后将各因素下的结果进行加权融合,通过调整权重,得到最佳效果。经验证,
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