【摘 要】
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本文针对基于深度学习和矩阵分解的推荐算法进行探究,最先针对基于深度学习与矩阵分解推荐算法的分类进行阐述,之后就深度学习技术、提取深层特征向量、问题描述、深层自动编码器以及算法实验几个方面对深度学习推荐算法进行分析,之后就矩阵分解原理、问题描述、特征提取与评价预测、相似度计算式、模型设计、数据集以及指标以及实验结果几个方面进行分析,旨在加强算法合理性。
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本文针对基于深度学习和矩阵分解的推荐算法进行探究,最先针对基于深度学习与矩阵分解推荐算法的分类进行阐述,之后就深度学习技术、提取深层特征向量、问题描述、深层自动编码器以及算法实验几个方面对深度学习推荐算法进行分析,之后就矩阵分解原理、问题描述、特征提取与评价预测、相似度计算式、模型设计、数据集以及指标以及实验结果几个方面进行分析,旨在加强算法合理性。
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