典型文献
基于切比雪夫一阶截断式的谱卷积协同过滤
文献摘要：
为解决个性化推荐协同过滤中存在用户关联项目过少,而引起的用户冷启动问题,提出一种基于切比雪夫优化的谱卷积协同过滤推荐算法.将用户-项目二部图转换到谱域,通过切比雪夫一阶截断式建立深度前馈神经网络,优化卷积过程,省略拉普拉斯矩阵复杂的特征分解,缩短模型训练时间,在谱域中快速发现用户与相关项目之间的隐性关联信息.经过实验验证,该方法对提升推荐结果的准确性有着较为明显的帮助,更为有效挖掘用户与项目间关联信息.
文献关键词：
推荐系统;图神经网络;谱域图卷积;前馈神经网络;反向传播;切比雪夫;协同过滤
中图分类号：
作者姓名：
王嘉豪;梅红岩;刘鑫;李晓会
作者机构：
辽宁工业大学 电子与信息工程学院,辽宁 锦州 121001
文献出处：
引用格式：
[1]王嘉豪;梅红岩;刘鑫;李晓会-.基于切比雪夫一阶截断式的谱卷积协同过滤)[J].计算机工程与设计,2022(12):3406-3413
A类：
B类：
切比雪夫,个性化推荐,用户关联,用户冷启动,冷启动问题,协同过滤推荐算法,二部图,换到,过切,深度前馈神经网络,省略,拉普拉斯矩阵,特征分解,模型训练,训练时间,现用,隐性关联,联信,推荐系统,图神经网络,谱域图卷积,反向传播
AB值：
0.347653
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