典型文献
基于深度学习的评分预测社交推荐
文献摘要：
提出了一种融合模型REC_AFM,将数据集中获取的用户潜在特征和项目潜在特征进行结合,预测用户对未评分物品的评分.在真实公开数据集Ciao上进行了实验.结果表明:本文模型的均方根误差和平均绝对误差比PMF、SoReg、SocialMF、NeuMF 4种模型低,即本文模型的推荐性能更好.
文献关键词：
社交推荐;图神经网络;AFM;评分预测;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
刘艺璇;孙英娟;李婉桦;杨丹阳;刘乾
作者机构：
长春师范大学计算机科学与技术学院,吉林 长春 130032
文献出处：
引用格式：
[1]刘艺璇;孙英娟;李婉桦;杨丹阳;刘乾-.基于深度学习的评分预测社交推荐)[J].东北师大学报（自然科学版）,2022(03):83-89
A类：
SoReg,SocialMF
B类：
评分预测,社交推荐,融合模型,REC,AFM,潜在特征,公开数据集,Ciao,平均绝对误差,PMF,NeuMF,推荐性,图神经网络
AB值：
0.431695
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