论文部分内容阅读
推荐系统是帮助用户在海量的数据中快速发掘出他们感兴趣内容的最重要的技术之一。稀疏性和冷启动是推荐系统面临的主要问题。针对稀疏性问题,已有多种推荐算法考虑利用额外的辅助信息,如评论、摘要或概要等来提高预测准确性。这些算法确实已经在一定程度上提高了预测准确性,但是,已有的算法大都是基于词袋模型,对这些辅助信息的理解和利用缺乏深度,留于表面。提出了一种新型的推荐系统算法:深度协同过滤算法(DCF)。DCF集成了长短期记忆网络(LSTM)和概率矩阵分解(PMF)。该算法不仅能够基于用户评分学习用户特征,而且能深度