資料介紹
傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法僅依靠用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的低維向量方法,存在推薦結(jié)果精確度低以及冷啟動(dòng)問題。為此,提出一種新的動(dòng)態(tài)混合推薦算法,將棧式降噪自動(dòng)編碼器融入到基于用戶的協(xié)同過濾中,學(xué)習(xí)用戶的深層次特征,并與基于用戶項(xiàng)目屬性偏好的相似度融合。在預(yù)測(cè)生成階段,設(shè)置時(shí)間衰減項(xiàng),動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)訪問概率,及時(shí)更新用戶興趣變化,從而提高推薦質(zhì)量。在 Movielens數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與UB-CF、AE和 SDAE-IA算法相比,該算法推薦性能明顯提高。
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