基于一维卷积混合神经网络的用户兴趣分类OACSTPCD
User interest classification based on one dimensional convolutional hybrid neural network
个性化推荐系统的关键是挖掘用户的情感偏好,而网络中大量的用户浏览行为记录为此提供了线索.传统描述兴趣度采用的方法是选择典型的浏览行为构造多元线性回归模型,然而浏览行为之间相互联系,容易导致共线性问题.为了提高挖掘用户兴趣的准确度,引入卷积神经网络(CNN)和胶囊网络(CapsNet),提出一种混合神经网络预测模型.首先,在卷积神经网络中对多种浏览行为使用一维卷积和最大池化操作提取局部特征;其次,在胶囊网络中将卷积网络输出的特征向量作为胶囊层的输入…查看全部>>
王巍;洪惠君;刘阳;梁雅静
河北工程大学 信息与电气工程学院,河北 邯郸 056038河北省安防信息感知与处理重点实验室,河北 邯郸 056038河北省安防信息感知与处理重点实验室,河北 邯郸 056038河北省安防信息感知与处理重点实验室,河北 邯郸 056038
信息技术与安全科学
用户兴趣分类混合神经网络推荐系统预测模型特征提取池化操作
《现代电子技术》 2022 (7)
面向移动环境的情感推荐隐式反馈偏好挖掘研究
58-64,7
国家自然科学基金项目(61802107)河北省物联网数据采集与处理工程技术研究中心开放课题(2016-2)教育部-中国移动科研基金项目(MCM20170204)江苏省博士后科研资助计划项目(1601085C)
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