基于深度学习加强的混合推荐方法

发布时间：2018-10-21 14:38

【摘要】：近年来基于矩阵分解的协同过滤算法在评分预测上取得了显著成果,但仍未能很好地解决冷启动、数据稀疏等问题。因此,如何将评论信息引入推荐系统以缓解上述问题成为研究的热点之一。该文尝试基于深度学习来加强个性化推荐,提出将层叠降噪自动编码器(stacked denoising auto-encoder,SDAE)与隐含因子模型(latent factor model,LFM)相结合的混合推荐方法,综合考虑评论文本与评分,以提升推荐模型对潜在评分预测的准确性。在常用大规模公开Amazon数据集上进行的测试结果表明:与传统推荐模型相比,该文提出的方法可有效提高评分预测的准确性,性能提升最高可达64.43%。
[Abstract]:In recent years, the collaborative filtering algorithm based on matrix decomposition has achieved remarkable results in score prediction, but it still can not solve the problems of cold start and sparse data. Therefore, how to introduce the review information into the recommendation system to alleviate the above problems has become one of the hot topics. This paper attempts to enhance personalized recommendation based on depth learning, and proposes a hybrid recommendation method which combines cascading noise reduction automatic encoder (stacked denoising auto-encoder,SDAE) with hidden factor model (latent factor model,LFM), and considers both comment text and rating. To improve the accuracy of recommendation models for potential score prediction. The test results on the commonly used large-scale open Amazon datasets show that compared with the traditional recommendation model, the proposed method can effectively improve the accuracy of score prediction, and the maximum performance improvement can be up to 64.43.
【作者单位】： 清华大学计算机系清华信息科学与技术国家实验室(筹)智能技术与系统国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61672311,61532011)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2285400