基于深度学习和矩阵分解的推荐算法

来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ILOVELUBIN

【摘要】

：

推荐系统可以有效地缓解信息过载,帮助用户从海量数据中筛选其偏好的内容。目前应用最普遍的推荐算法,如协同过滤,普遍存在着数据稀疏、冷启动、特征提取不充分等问题。把电影推荐作为研究对象,提出了融合深度学习和矩阵分解的LM-SVD推荐算法。以多层感知机MLP和长短期记忆网络LSTM的组合模型学习用户、电影属性数据及文本数据,获取用户和电影的深层特征表示。接着以BiasSVD矩阵分解模型学习用户电影评分数据,获取用户和电影的潜在隐特征向量,并与深度学习阶段获得的深层特征向量相融合。改进矩阵分解的预测评分和损失函数

【作者】

：

张玉瑶程学林尹天鹤

【机构】

：

浙江大学软件学院

【出处】

：

计算机技术与发展

【发表日期】

：

2021年7期

【关键词】

：

深度学习矩阵分解电影推荐多层感知机长短期记忆网络

【基金项目】

：

2020年中央教改-浙江大学“十三五”教改项目第二批一期(zdjg19072),浙江省基础公益研究计划项目(2014C31076)。

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