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為高效利用推薦系統(tǒng)中用戶和物品的交互歷史和輔助信息，提出一種改進(jìn)的協(xié)同過濾推薦算法。利用半自動(dòng)編碼器對(duì)用戶和物品的輔助信息進(jìn)行特征提取，將提取岀的特征映射到矩陣分解模型中，通過反向傳播算法實(shí)現(xiàn)半自動(dòng)編碼器與矩陣分解模型的聯(lián)合更新以提升推薦效果。在 Movielens-100K和Book- Crossing公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與融合偏置的奇異值分解、概率矩陣分解等傳統(tǒng)推薦算法相比，該算法具有更低的均方根誤差和更好的推薦性能。
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