典型文献
融合命题逻辑与神经网络的隐式深度协同推荐模型
文献摘要：
以增强推荐算法模型认知推理能力,克服传统推荐算法高度依赖数据质量致使性能受限的现状为目标,提出一种将命题逻辑与神经网络融合的隐式深度协同推荐模型.首先,构建一个隐式逻辑表征模块,辅助联结实际问题中复杂变量与逻辑变量的隔阂,并将推荐问题转换为一个逻辑表达式.随后,利用神经网络拟合逻辑符号对逻辑表达式进行求解并完成推荐.在具有不同特点的三个经典数据集MovieLens、Book-Crossing、Amazon-E上的实验表明该方法展现了更好的推荐性能.
文献关键词：
推荐系统;协同过滤;神经网络;认知推理
中图分类号：
作者姓名：
陈邦;吴茂念;朱绍军;郑博;彭蔚
作者机构：
湖州师范学院 信息工程学院,浙江 湖州313000;浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室,浙江 湖州313000
文献出处：
引用格式：
[1]陈邦;吴茂念;朱绍军;郑博;彭蔚-.融合命题逻辑与神经网络的隐式深度协同推荐模型)[J].计算机应用研究,2022(09):2689-2694
A类：
B类：
命题逻辑,隐式,深度协同,推荐模型,强推,推荐算法,算法模型,模型认知,认知推理,推理能力,数据质量,网络融合,逻辑表征,结实,隔阂,问题转换,逻辑表达,MovieLens,Book,Crossing,Amazon,推荐性,推荐系统,协同过滤
AB值：
0.494829
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
