基于栈式降噪自编码器的协同过滤算法

发布时间：2018-06-10 06:19

  本文选题：推荐系统 + 协同过滤　； 参考：《计算机应用研究》2017年08期

【摘要】：针对协同过滤推荐准确性的现状进行了研究,提出一种基于栈式降噪自编码器的协同过滤算法。栈式降噪自编码器是一种典型的深度学习网络模型,具有强大的特征提取能力。用户对项目的评分作为输入,训练网络,学习出项目的隐含特征编码,用PCA对项目属性降维并计算属性相似性,结合隐性编码计算的相似性作为最终结果,根据最终的项目相似性产生top-N推荐列表。Movie Lens数据集的实验表明,该算法能够有效提升推荐结果的召回率,一定程度上解决了评分矩阵稀疏与项目之间没有共同用户评分就不能计算相似性的问题。
[Abstract]:In this paper, the current situation of recommendation accuracy of collaborative filtering is studied, and a cooperative filtering algorithm based on stack noise reduction self-encoder is proposed. Stack noise reduction self-encoder is a typical depth learning network model with strong feature extraction ability. The user scores the items as input, trains the network, learns the hidden feature coding of the items, reduces the dimension of the items attributes and calculates the attribute similarity by PCA, and combines the similarity of the hidden coding calculation as the final result. The experiment of generating top-N recommendation list. Movie Lens dataset based on the final project similarity shows that the algorithm can effectively improve the recall rate of recommendation results. To some extent, the problem of sparse scoring matrix and no common user rating between items can not calculate similarity.
【作者单位】： 上海理工大学光电信息与计算机工程学院;
【基金】：上海市教委科研创新基金资助项目(12zz146)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2002262