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为了解决传统协同过滤算法的准确度因评分缺失产生的剧烈变化以及冷启动问题,本文提出了一种新的降噪自编码器推荐算法。该方法将注意力机制与辅助信息共同融入降噪自编码器中对评分与交互数据进行处理。首先针对用户交互项目动态分配注意力以学习用户偏好,然后再次通过注意力机制学习隐藏层向量、用户偏好、辅助信息的权重以获得完整评分矩阵。在公开数据集上对该算法进行实验仿真,观察算法性能。结果表明,该算法有效利用了辅助信息且准确度有明显提高。
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Source ：
高技术通讯
Year： 2020
Issue： 12
Volume： 30
Page： 1234-1242
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