【摘 要】
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传统协同过滤算法仅利用评分信息进行推荐,而没有利用到更多用户特征与电影特征,推荐效果不佳。深度学习的普通应用,为特征提取打下了良好基础。通过爬取网站上的电影演员信
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61562009)
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传统协同过滤算法仅利用评分信息进行推荐,而没有利用到更多用户特征与电影特征,推荐效果不佳。深度学习的普通应用,为特征提取打下了良好基础。通过爬取网站上的电影演员信息表,使用卷积神经网络对文本信息进行特征提取,采用结合注意力机制与场感知因子分解机的混合推荐方法,并使用用户—电影特征矩阵进行训练。在公开数据集MovieLens上进行实验测试,RMSE达到0.850,与5组推荐模型进行对比,RMSE分别提升了18.0%、11.3%、7.60%、25.7%、6.80%。实验结果表明,该模型可以提高推荐效率。
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