融合评分和社会化标签的两阶段深度推荐方法
Two-stage deep recommendation method combining rating and social tags
中南大学 商学院, 长沙 410083
摘要
当前融合评分和标签的推荐方法对两种数据的挖掘程度有限，且大多数局限在提取浅层的线性特征层面。深度学习技术被成功应用于推荐方法，然而数据的稀疏性导致学习的潜在特征效果不好，因此，提出一种融合评分和社会化标签的两阶段深度推荐方法。首先，利用堆叠降噪自编码器分别从评分和社会化标签中提取用户、项目的潜在特征；其次，将学习的潜在特征进行拼接作为用户、项目完整的潜在特征，并与原始评分相结合构建监督学习数据集；最后，将构建的数据集作为BP神经网络的输入以训练评分预测模型。为降低训练误差，通过联合训练的方式进行参数学习。基于MovieLens、Last.FM数据集的实验表明，该方法与几种基准方法相比有更好的推荐性能。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(71971221)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.03.0091
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3000-3004
文章编号: 1001-3695(2021)10-019-3000-05
发布历史
[2021-10-05] 印刷出版
引用本文
张会月, 张红宇. 融合评分和社会化标签的两阶段深度推荐方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (10): 3000-3004. (Zhang Huiyue, Zhang Hongyu. Two-stage deep recommendation method combining rating and social tags [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (10): 3000-3004. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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