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基于融合辅助信息的神经网络组合推荐系统

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随着深度学习技术的发展,一些工作把深度学习运用于推荐系统中.为进一步提高推荐质量,提出一种基于融合辅助信息的神经网络组合推荐系统NFR(Neural Fusion Recommender).通过训练多个彼此独立的神经网络模型,连接模型输出前的最后一层,最后用加权的方法将多个模型组合在一起,并给出了算法的实现方法.在现有基准数据集上进行实验,利用命中率和归一化折损累计增益对实验结果进行评估.实验结果证明NFR不仅可以通过其他网络进行扩展,还可以通过融合数据源的辅助信息提高预测能力,相比之前的方法表现更好.
Neural Network Combination Recommendation System Based on Fusion Auxiliary Information

陈善雄、张曦煌

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江南大学物联网工程学院 无锡 214122

推荐系统 神经网络 隐形反馈 辅助信息

江苏省产学研合作项目

BY2015019-30

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.10.010

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(10)
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