推薦系統(tǒng)在信息過載時(shí)代給人們帶來(lái)了方便,從而使推薦算法成為了研究熱點(diǎn)。協(xié)同過濾推薦算法因其簡(jiǎn)單方便,而受到了廣泛研究。但是傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法存在著數(shù)據(jù)稀疏的問題。針對(duì)這一問題,通常的做法是加入用戶和項(xiàng)目的輔助信息。本文考慮類別偏好和異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中用戶和項(xiàng)目信息來(lái)提高推薦性能,主要提出了以下兩種推薦算法:傳統(tǒng)的基于類別信息的推薦算法中往往把類別信息作為輔加信息,并沒有考慮項(xiàng)目和類別之間多對(duì)多的關(guān)系。針對(duì)這一問題,提出基于組合類別空間的矩陣分解推薦算法。首先,定義組合類別空間,使項(xiàng)目和組合類別具有一對(duì)一的關(guān)系。其次,在組合類別空間上定義語(yǔ)義關(guān)系和語(yǔ)義距離,把用戶的瀏覽行為、項(xiàng)目的類別以及用戶與類別的關(guān)系等各種信息更好地融合在一起。最后,建立基于矩陣分解的用戶和項(xiàng)目的隱含特征模型,更好的表現(xiàn)了商品類別與用戶興趣偏好的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,推薦的性能有明顯的提高。為了解決基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的推薦算法中異構(gòu)信息難以抽取的問題,并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)用戶和項(xiàng)目的交互信息,提出基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)特征表示的深度學(xué)習(xí)推薦算法。首先,構(gòu)建用戶和項(xiàng)目的異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò),定義用戶和項(xiàng)目的交互元路徑,使得異構(gòu)信息便于抽取,用戶瀏... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)民航大學(xué)天津市

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

單個(gè)神經(jīng)元模型

1ni iix w b= + 一般是非線性函數(shù)，把輸入值變成理想的輸出值。目前、Relu 等。計(jì)算公式如式 2.10、2.11：( )11xxe =+( )00 0x xxx ≥= < 元組合起來(lái)，就會(huì)形成一個(gè)像人的大腦一樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般由輸入層、隱藏層和輸出層組成。藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層一般是輸入數(shù)據(jù)特征表示的向的輸入，隱藏層和輸入層之間通過神經(jīng)元的全連接進(jìn)行

3344,c},{c},{c}333， c cc∈C123, ,。用戶的集合用 {u,u,...u}12mU =表數(shù)，項(xiàng)目的集合用 {,,...,}1 2nI = iii表示，其中 n 是項(xiàng)目的}hc表示項(xiàng)目的基本類別集合，其中項(xiàng)目的基本類別總個(gè)數(shù)用 h素hc 都表示項(xiàng)目所具有的類別信息，比如，悲劇類型等，nB， B (i,:)表示項(xiàng)目i 的類別信息，如果項(xiàng)目i 屬于類別屬性hc 都分別對(duì)應(yīng)著一個(gè)組合類別，每個(gè)組合類別都是由基本的類別集合分別看作一個(gè)整體，可以把實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目與類別屬性信息間一部電影既屬于{Adventure}又屬于{Comedy}，那么電影對(duì)，Comedy }，即電影與類別間一對(duì)二的關(guān)系被表示為一對(duì)一的

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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