一种基于混合深度学习的推荐算法

为解决推荐算法中的冷启动和数据稀疏性问题,提高推荐的效率,提出一种基于混合深度学习的推荐算法。该算法将深度学习中的半自动编码器和多层感知机模型有效结合,通过半自动编码器模型解决稀疏数据,并融合相关辅助信息解决冷启动问题。它先用半自动编码器提取用户和项目的深层次特征,再将提取的潜在特征输入到多层感知机中进行非线性融合,完成评分预测。实验结果表明,相比于其他算法,该算法可以更好地处理稀疏数据和冷启动问题,使推荐准确性得到不同程度的提升。在给定数据集上,该算法比传统矩阵分解算法的均方根误差提升了约4.6%。