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提出了一种融合模型REC＿AFM,将数据集中获取的用户潜在特征和项目潜在特征进行结合，预测用户对未评分物品的评分.在真实公开数据集Ciao上进行了实验.结果表明：本文模型的均方根误差和平均绝对误差比PMF、SoReg、SocialMF、NeuMF 4种模型低，即本文模型的推荐性能更好.
基于深度学习的评分预测社交推荐
【摘 要】
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提出了一种融合模型REC＿AFM,将数据集中获取的用户潜在特征和项目潜在特征进行结合，预测用户对未评分物品的评分.在真实公开数据集Ciao上进行了实验.结果表明：本文模型的均方根误差和平均绝对误差比PMF、SoReg、SocialMF、NeuMF 4种模型低，即本文模型的推荐性能更好.
【机 构】
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长春师范大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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东北师大学报(自然科学版
【发表日期】
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2022年03期
【基金项目】
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吉林省产业技术研究与开发专项项目（2019C052-9,2014Y101）； 吉林省科技发展计划项目（201105056）；
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