本文選題：推薦系統(tǒng) + 協(xié)同過濾　； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年08期

【摘要】：鑒于傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法在處理冷啟動(dòng)和數(shù)據(jù)較稀疏的問題上表現(xiàn)不佳,提出一種將堆棧降噪自編碼器(stacked denoising autoencodes,SDAE)與最近鄰?fù)扑]方法相結(jié)合的混合SDAE推薦模型。使用逐層自編碼的思想將極限學(xué)習(xí)機(jī)與降噪自編碼器堆疊形成基于極限學(xué)習(xí)機(jī)(extreme learning machine,ELM)計(jì)算的堆棧降噪自編碼器的深度學(xué)習(xí)模型,最終用模型提取的抽象特征應(yīng)用于最近鄰算法預(yù)測打分。通過多組數(shù)據(jù)集上各種模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在稀疏度低于8%時(shí),與余弦相似度模型和皮爾森相似度模型相比,混合SDAE推薦模型實(shí)驗(yàn)效果分別提高了11.3%和21.1%;與潛在矩陣分解模型相比,混合SDAE模型收斂所需的迭代次數(shù)少近30%;而在與相似度模型和矩陣分解模型的三組比較實(shí)驗(yàn)中,混合SDAE模型的穩(wěn)定性也表現(xiàn)最良好,所提出的混合SDAE模型收斂速度較快,并有效解決了數(shù)據(jù)稀疏與冷啟動(dòng)的問題。
[Abstract]:In view of the poor performance of the traditional collaborative filtering recommendation algorithm in dealing with cold start and sparse data, a hybrid SDAE recommendation model combining stack de-noising denoising autoencodesSDAE and nearest neighbor recommendation method is proposed. The idea of layer by layer self-coding is used to stack the extreme learning machine and the noise reduction self-encoder to form a depth learning model of the stack noise reduction self-encoder based on the extreme learning machine ELM. Finally, the abstract features extracted by the model are applied to the prediction scoring of nearest neighbor algorithm. The experimental results show that when the sparsity is lower than 8, it is compared with the cosine similarity model and Pearson similarity model. The experimental results of the hybrid SDAE recommended model were improved by 11.3% and 21.1g, respectively. Compared with the potential matrix decomposition model, the hybrid SDAE model required nearly 30 fewer iterations to converge, while in the three groups of experiments, it was compared with the similarity model and the matrix decomposition model. The stability of the hybrid SDAE model is also the best. The proposed hybrid SDAE model converges faster and effectively solves the problems of data sparsity and cold start.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(21376185) 湖北省技術(shù)創(chuàng)新重大專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(2016AAA058)
【分類號】：TP391.3

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8 高e，

本文編號：2018565