融合辅助信息的堆叠降噪自编码器协同过滤推荐算法研究

来源 :渤海大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:Jingle2008
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随着移动便携设备的快速普及和互联网技术的飞速发展,网络中信息量不断增多,信息过载问题不断涌现,推荐系统作为解决信息过载问题的重要方式,学者们将推荐系统应用到信息领域。传统推荐算法运用评分信息学习用户兴趣,实际应用中会出现数据稀疏的问题,造成推荐结果不够精确。针对传统推荐算法中只对用户兴趣的浅层特征进行提取,并没有使用用户的辅助信息,本文使用深度学习模型获取项目的隐式特征,融合辅助标签信息对目标用户进行推荐,有效提升推荐系统的推荐精度,研究工作集中于以下三方面:1.针对传统推荐算法只提取浅层的特征进行预测,预测结果并没有挖掘深层次的特征信息准确度高。本文将深度学习模型与推荐系统相结合,通过深度学习模型提取特征向量,将获取的隐式特征向量输入到协同过滤推荐模型进行预测,以此缓解传统推荐算法推荐精度不高的问题。2.针对单一自编码器在对数据特征进行提取时容易造成过拟合使得推荐结果不够准确的问题,提出了一种基于降噪自编码器的推荐算法。该算法使用降噪自编码器提取用户的深层特征,同时对降噪自编码器的激活函数进行改进使其在训练过程中融入了正则化系数,缓解数据稀疏的同时防止过拟合问题的出现。通过在MovieLens数据集上的进行实验,结果表明该模型能有效地提升预测评分的准确性。3.针对降噪自编码器推荐算法未能有效应用项目辅助信息的问题,提出了一种融合辅助信息的堆叠降噪自编码器的推荐算法。该算法使用堆叠降噪自编码器对结合了标签辅助信息的项目特征向量进行提取,运用用户和项目的交互关系对项目相似度权重进行计算,并依据该权重计算用户之间的相似度,最后依据计算结果进行预测。将该模型在不同的数据集上进行实验验证和分析,实验结果表明该模型能够提高预测准确性并拥有较好的推荐效果。
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