在互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展環(huán)境下,信息過載、用戶需求不明確等現(xiàn)象越來越嚴重。推薦系統(tǒng)是大數(shù)據(jù)環(huán)境下的重要系統(tǒng)工具,用來使信息分發(fā),準確及時高效。協(xié)同過濾推薦算法由于其簡便高效性,被廣泛應用于各種場景之中,但是隨著用戶和物品的數(shù)量增多,用戶和物品的交互數(shù)據(jù)越來越稀疏,再加上受冷啟動的影響,協(xié)同過濾推薦算法的性能逐步下降。隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術的發(fā)展,深度學習展現(xiàn)出對異構(gòu)數(shù)據(jù)優(yōu)秀的表征能力,將深度學習應用于推薦算法成為如今的研究熱點之一。針對協(xié)同過濾算法中評分數(shù)據(jù)稀疏性及冷啟動現(xiàn)象,分析深度學習應用于推薦算法的研究現(xiàn)狀,探討如何更好的利用深度學習的優(yōu)勢來彌補推薦算法中存在的缺陷。從不同的角度提出了兩種基于深度學習的混合推薦模型。主要的研究工作如下所示:1.提出一種基于深度學習的混合推薦模型HRS-DC。從輔助信息的角度入手,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡提取用戶和項目的屬性信息中的深層特征;利用添加注意力機制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡挖掘項目文本信息中的文本特征。將項目特征與用戶特征輸入神經(jīng)協(xié)同過濾模型,擬合用戶與項目之間的非線性關系,預測評分。2.提出一種基于改進對抗自編碼器的協(xié)同過濾推薦模型cycle-CFAAE。從深度協(xié)...

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【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-5矩陣分解示意圖

河北大學碩士學位論文14圖2-5矩陣分解示意圖將預測評分矩陣R與真實評分矩陣rating相比較，通常我們對于這兩個矩陣不能達到相等的精確程度，我們要做的是最小化他們之間的差距，這就變成了一個最優(yōu)化問題。通過優(yōu)化損失函數(shù)來找到u和v中合適的參數(shù)，損失函數(shù)的優(yōu)化公式如公式2-5所示：....

圖2-11卷積神輸入層卷積層池化層卷積層特征提取

函數(shù)值的目的，常用的優(yōu)化算法有隨機梯度下降算法（Stochasticgradientdescent，SGD）、Adam（Adaptivemomentestimation）優(yōu)化算法[52]。2.3.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ConvolutionalNeura....

圖2-12文本卷積網(wǎng)絡(2)詞向量模型

第二章相關技術簡介19圖2-12文本卷積網(wǎng)絡(2)詞向量模型利用文本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡從商品評論信息或者項目描述信息中提取項目特征。首先，對其中的文本信息進行轉(zhuǎn)化，常用的轉(zhuǎn)化方式，有one-hot編碼對類別信息進行轉(zhuǎn)化，比如，商品中類別有數(shù)碼、家居、食品、服裝、圖書、美妝、母嬰、醫(yī)藥8....

圖2-13棧式自編碼器encoderdecoder

河北大學碩士學位論文20射過程如公式2-11所示：()eeez=fwx+b(2-11)()dddxfwzb=+(2-12)2||,||aelossxx=(2-13)如上述公式所示，將評分向量數(shù)據(jù)x作為輸入，先在自編碼器中的編碼器中進行維度的壓縮，數(shù)據(jù)在隱藏層中進行訓練，W和b分別....

本文編號：3977819