查询结果:   雷妍,贾连印,李孟娟,左喻灏,游进国.融合RBF的二值神经网络推荐模型[J].计算机应用与软件,2019,36(3):76 - 80.
中文标题
融合RBF的二值神经网络推荐模型
发表栏目
应用技术与研究
摘要点击数
957
英文标题
BINARY NEURAL NETWORK RECOMMENDATION MODEL BASED ON RBF
作 者
雷妍 贾连印 李孟娟 左喻灏 游进国 Lei Yan Jia Lianyin Li Mengjuan Zuo Yuhao You Jinguo
作者单位
昆明理工大学信息工程与自动化学院 云南 昆明 650500 云南省计算机技术应用重点实验室 云南 昆明 650500 云南师范大学图书馆 云南 昆明 650500   
英文单位
College of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, Yunnan, China Key Laboratory of Computer Technology Applications of Yunnan Province, Kunming 650500, Yunnan, China Library, Yunnan Normal University, Kunming 650500, Yunnan, China   
关键词
推荐 二值化神经网络 深度学习 径向基核函数
Keywords
Recommendation Binary neural network Deep learning Radical basis function
基金项目
国家自然科学基金项目(61562054,51467007,61462050)
作者资料
雷妍,硕士生,主研领域:数据库,数据挖掘。贾连印,副教授。李孟娟,馆员。左喻灏,硕士生。游进国,副教授。李晓武,讲师。 。
文章摘要
随着网络通信技术的快速发展和互联网信息资源的大规模扩张,信息过载问题日益严重,传统的信息服务使得这一问题得到缓解。但对具有海量条目的信息,用户要根据自己的喜欢找到想要的目标并不容易。为了解决该问题,提出一种融合径向基函数(RBF)的二值化卷积神经网络的推荐模型。该模型建立在卷积神经网络的基础上将输入数据预处理为0或1,极大节省数据存储空间并提高推荐效率。利用RBF建立可信任的亲属网络,根据亲属网络中的相似用户筛选出有用信息并进行分析做出相应推荐。针对电影推荐进行实验,实验结果表明该方法是有效可行的。
Abstract
With the rapid development of network communication technology and the great expansion of Internet information resources, information is overloading seriously which is mitigated by the traditional information services. However, it is still not easy for users to find their preferred items among the enormous number items on the Internet. To solve this problem, we proposed a recommendation model using binary convolution neural networks and radical basis function(RBF). Our model based on convolutional neural network preprocessed the input data to 0 or 1, saving data storage space and improving recommendation efficiency. We used RBF to establish a trusted kinship network, and made recommendations based on the useful information screened from similar users in the kinship network. This paper made an experiment on film recommendation. The experimental results show that the method is effective and feasible.
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