Indexed by：
Abstract：
一种基于深度学习与贝叶斯概率矩阵分解的电影推荐算法，属于电影推荐技术领域。在众多推荐系统中，矩阵分解模型因为其准确高效，易于实现得到广泛应用，但矩阵分解原理是将用户评分矩阵分为用户与项目特征向量，当评分矩阵稀疏时，推荐准确度将大大降低，为了解决这个问题，本方法将深度学习与基于协同的推荐算法相结合，利用堆栈自编码器学习用户与项目的辅助信息，贝叶斯概率分解矩阵从辅助信息和原有的评分中预测用户偏好。本方法在预测评分准确度方面有明显提升。
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Patent Info ：
Type： 发明申请
Patent No.： CN201910292355.5
Filing Date： 2019-04-12
Publication Date： 2019-07-26
Pub. No.： CN110059220A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 撤回-视为撤回
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 2
Affiliated Colleges：
