【摘 要】
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传统的矩阵分解模型仅通过用户-项目的评分矩阵来对用户进行项目推荐,由于未能使用用户与项目的特征信息从而造成了信息损失,使得模型的评分预测误差较大.为了更加充分地满足个性化推荐的需求,利用因子分解机以及深度神经网络改进传统的矩阵分解模型,融入用户与项目的特征信息.对改进后的模型在数据集MovieLens-1M上检验模型的效果,采用RMSE作为评估指标,实验发现改进后模型的RMSE值降低,模型的评分预测误差减小,评分预测结果更加准确.
【机 构】
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河北工程大学信息与电气工程学院,河北邯郸056038
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传统的矩阵分解模型仅通过用户-项目的评分矩阵来对用户进行项目推荐,由于未能使用用户与项目的特征信息从而造成了信息损失,使得模型的评分预测误差较大.为了更加充分地满足个性化推荐的需求,利用因子分解机以及深度神经网络改进传统的矩阵分解模型,融入用户与项目的特征信息.对改进后的模型在数据集MovieLens-1M上检验模型的效果,采用RMSE作为评估指标,实验发现改进后模型的RMSE值降低,模型的评分预测误差减小,评分预测结果更加准确.
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