查询结果:   邹锋.基于深度神经网络和改进相似性度量的推荐算法[J].计算机应用与软件,2019,36(11):286 - 293,300.
中文标题
基于深度神经网络和改进相似性度量的推荐算法
发表栏目
算法
摘要点击数
9
英文标题
A RECOMMENDATION ALGORITHM BASED ON DEEP NEURAL NETWORKS AND IMPROVED SIMILARITY MEASUREMENT
作 者
邹锋 Zou Feng
作者单位
广州商学院信息技术与工程学院 广东 广州 511363     
英文单位
School of Information Technology and Engineering, Guangzhou College of Commerce, Guangzhou 511363, Guangdong, China     
关键词
协同过滤 推荐系统 相似性度量 自编码器 深度神经网络
Keywords
Collaborative filtering Recommendation system Similarity measurement Auto encoder Deep neural network
基金项目
作者资料
邹锋,讲师,主研领域:计算机软件和应用。 。
文章摘要
为了提高协同过滤推荐系统对于稀疏数据的推荐效果,提出一种基于深度神经网络和改进相似性度量的推荐算法。分析普通Jaccard相似性度量指标处理稀疏数据集的不足之处,对Jaccard相似性提出改进方案。设计交互的两个自编码器,一个自编码器利用显式反馈数据分析用户对于项目的偏好,其优化目标为最小化重建误差和正则成对排列损失;另一个自编码器利用隐式反馈数据分析用户对于项目的潜在偏好,其学习目标是采样数据集的负项集,利用隐式反馈数据增强显式反馈自编码器的学习效果。基于不同规模稀疏数据集的实验结果显示,该算法有效地增强了稀疏数据集的推荐准确率,实现了合理的推荐效率。
Abstract
In order to improve the recommendation effect of collaborative filtering recommender system on sparse datasets, this paper proposes a recommendation algorithm based on deep neural networks and improved similarity measurement. I analyzed the disadvantages of normal Jaccard similarity measurement when it was applied to sparse datasets, and I provided the improvement schema for Jaccard similarity. Two interactive auto encoders were designed. One auto encoder adopted explicit feedback data to analyze preferences of users. The optimization objectives were minimization of reconstruction error and pairwise ranking loss. The other one took advantages of implicit feedback data to analyze potential preferences of users. The learning objective was to collect the negative samples. The implicit feedback data was used to enhance the learning effects of explicit feedback auto encoder. Based on different scales of sparse datasets, experimental results indicate that the proposed algorithm effectively enhances the recommendation accuracy of sparse datasets, and realizes the reasonable recommendation efficiency.
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