【摘 要】
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利用隐式反馈信息实现个性化推荐是实用且具有挑战性的研究课题。对如何有效结合辅助信息来解决数据稀疏问题从而实现高效推荐的问题进行了研究,提出了一种融合node2vec和深
【基金项目】
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江苏省重点研发计划项目(BE2017617,BE2015697);国家重点研发计划子课题(2017YFC0805605)资助
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利用隐式反馈信息实现个性化推荐是实用且具有挑战性的研究课题。对如何有效结合辅助信息来解决数据稀疏问题从而实现高效推荐的问题进行了研究,提出了一种融合node2vec和深度神经网络的隐式反馈推荐模型。该模型采用一种嵌入元数据的深度神经网络框架(Deep Neural Network Framework with Embedded Meta-data,Meta-DNN),首先将用户和项目的one-hot向量进行低维映射,再嵌入元数据信息,并结合node2vec的二阶随机游走方法学习网络中的邻居节点,使得相邻节
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