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基于聯(lián)合神經網絡的電影個性化推薦算法
徐敏; 丁友東; 陳方靈; 李筱 上海大學上海電影學院; 上海200072; 上海大學上海電影特效工程技術研究中心; 上海200072
關鍵詞：個性化推薦 顯式信息 隱式信息 神經網絡 評分預測模型
摘要：隨著人工智能的發(fā)展,深度學習技術開始被廣泛應用在個性化推薦業(yè)務上。本文在用戶基本信息、電影元信息的基礎上,融合點評文本、用戶興趣度的瀏覽行為、電影海報等多源信息,建立了一個基于聯(lián)合神經網絡的用戶評分預測模型,并通過Adam優(yōu)化方法擬合預測評分矩陣和真實評分矩陣,最后結合海報的相似度對候選推薦集中的電影做一個簡單的分類,生成相似度最高的Top-N推薦列表。實驗結果表明,該模型預測評分的準確率較ConvMF提高了0.06%,列表排序的平均準確率達到72%,推薦結果的平均綜合指標達到0.85,用戶滿意度較高。
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