ABSTRACT Under de senaste åren har rekommendationssystem i stor utsträckning använts i olika kommersiella plattformar för att ge rekommendationer till användarna. Samverkansfiltreringsalgoritmer är en av de huvudalgoritmer som används i rekommendationssystem. Sådana algoritmer är enkla och effektiva. Datans gleshet och metodens skalbarhet begränsar dock dessa algoritmers prestanda, och det är svårt att ytterligare förbättra rekommendationsresultatens kvalitet. Därför föreslås en modell som kombinerar en samverkande filtreringsrekommendationalgoritm med djupinlärningsteknik, som består av två delar. För det första använder modellen en funktion representation metod baserad på en fyrkantig polynom regressionsmodell, som får latenta funktioner mer exakt genom att förbättra på den traditionella matris factorization algoritm. Därefter betraktas dessa latenta funktioner som ingångsdata för den djupa neurala nätverksmodellen, som är den andra delen av den föreslagna modellen och används för att förutsäga betygspoängen. Slutligen, genom att jämföra med andra rekommendationsalgoritmer på tre offentliga datauppsättningar, verifieras det att rekommendationens prestanda kan förbättras effektivt med vår modell. Rekommendationssystem, samarbetsfiltrering, fyrhörning polynom regression, djupa neurala nätverk (DNN).
Till exempel Zhang et al. REF använde funktion representationsmetoder baserade på kvadratisk polynom regressionsmodeller, och använde sedan dessa potentiella funktioner som ingångsdata för djupa neurala nätverk modeller för att bedöma förutsägelse.
A Recommendation Model Based on Deep Neural Network
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}