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图卷积编码器推荐算法研究
文献摘要：
传统的协同过滤算法能够根据用户的历史行为实现商品推荐,但却存在数据稀疏性和冷启动问题.基于图自编码器实现推荐算法,以用户商品构成的邻接矩阵和用户商品的特征矩阵作为模型的输入,采用端到端的方式利用图卷积编码器生成用户和商品的嵌入表示,最后利用解码器实现边的重构,本文在此基础上比较不同激活函数对实验结果准确度的影响.在著名数据集ML-100K上实验表明,不同激活函数实验结果的准确度存在一定差异,Relu激活函数效果相对较好.
文献关键词：
图卷积;图自编码器;激活函数;ML-100K
中图分类号：
作者姓名：
谢成心;冀超;孟凡兴;温秀梅
作者机构：
河北建筑工程学院,河北 张家口 075000;张家口市大数据技术创新中心,河北 张家口 075000
文献出处：
引用格式：
[1]谢成心;冀超;孟凡兴;温秀梅-.图卷积编码器推荐算法研究)[J].河北建筑工程学院学报,2022(02):205-209
A类：
B类：
图卷积编码器,推荐算法,算法研究,协同过滤算法,史行,商品推荐,数据稀疏性,冷启动问题,图自编码器,邻接矩阵,矩阵和,特征矩阵,端到端,嵌入表示,解码器,激活函数,名数,ML,100K,Relu
AB值：
0.296257
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