基于神经网络和注意力机制的协同过滤推荐算法的研究OA北大核心CSTPCD
Research on collaborative filtering recommendation algorithm based on neural network and attention mechanism
针对协同过滤推荐算法中用户-物品矩阵的稀疏性,使得传统协同过滤算法推荐度较差的问题,提出一种改进的基于神经网络和注意力机制的协同过滤推荐算法B-SDAECF,旨在解决传统推荐系统中数据稀疏的问题.结合Transformer模型的变式Bert模型和堆叠式降噪自动编码器(SDAE),利用Bert模型从用户评论中提取高质量的特征表示,以获得向量矩阵;并将向量矩阵作为SDAE的初始权重,从而使SDAE模型能够更快速地运算,进而填充原有的用户-项目评分矩阵…查看全部>>
In order to solve the problem that the sparseness of the user-item matrix in the collaborative filtering recommendation algorithm can cause poor recommendation degree of the traditional collaborative filtering algorithm,an improved collaborative filtering recommendation algorithm B-SDAECF based on neural network and attention is proposed to solve the problem of data sparsity in the traditional recommendation system.By combining the transformer Bert model of …查看全部>>
王宁;李然;王客程;吴江;范利利
大连海洋大学 信息工程学院,辽宁 大连 116023大连海洋大学 信息工程学院,辽宁 大连 116023大连海洋大学 信息工程学院,辽宁 大连 116023大连海洋大学 信息工程学院,辽宁 大连 116023大连海洋大学 信息工程学院,辽宁 大连 116023
电子信息工程
神经网络注意力机制协同过滤推荐系统Bert模型SDAE
neural networkattention mechanismcollaborative filteringrecommendation systemBert modelSDAE
《现代电子技术》 2024 (20)
95-100,6
中国医药教育协会2022重大科学攻关问题和医药技术难题重点课题(2022KTM036)
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