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基于深度随机游走的协同过滤推荐算法
被引量:
2
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作者
刘靖凯
《科学技术创新》
2021年第6期93-94,共2页
在推荐算法的研究中,如何准确地为用户推荐其感兴趣的物品一直是研究的重点,基于邻域用户的协同过滤算法是常用的一种推荐算法。本文提出一种基于深度随机游走的协同过滤推荐算法,通过用户的历史行为信息计算用户的嵌入向量,以此准确地...
在推荐算法的研究中,如何准确地为用户推荐其感兴趣的物品一直是研究的重点,基于邻域用户的协同过滤算法是常用的一种推荐算法。本文提出一种基于深度随机游走的协同过滤推荐算法,通过用户的历史行为信息计算用户的嵌入向量,以此准确地计算用户之间的相似度,从而精确地为用户推荐其感兴趣的物品。通过实验对比了本文提出的方法和传统用户协同过滤算法在MovieLen-1M数据集上的预测精度。结果表明,本文的方法在召回率上优于传统的协同过滤算法。
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关键词
协同过滤
深度随机游走
嵌入向量
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职称材料
题名
基于深度随机游走的协同过滤推荐算法
被引量:
2
1
作者
刘靖凯
机构
广东工业大学
出处
《科学技术创新》
2021年第6期93-94,共2页
文摘
在推荐算法的研究中,如何准确地为用户推荐其感兴趣的物品一直是研究的重点,基于邻域用户的协同过滤算法是常用的一种推荐算法。本文提出一种基于深度随机游走的协同过滤推荐算法,通过用户的历史行为信息计算用户的嵌入向量,以此准确地计算用户之间的相似度,从而精确地为用户推荐其感兴趣的物品。通过实验对比了本文提出的方法和传统用户协同过滤算法在MovieLen-1M数据集上的预测精度。结果表明,本文的方法在召回率上优于传统的协同过滤算法。
关键词
协同过滤
深度随机游走
嵌入向量
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
基于深度随机游走的协同过滤推荐算法
刘靖凯
《科学技术创新》
2021
2
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