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基于卷积神经网络的多样性推荐算法研究
文献摘要：
随着互联网技术的发展进步,个性化推荐系统在新闻、教育以及电商等众多领域都得到了广泛应用.针对推荐系统中推荐结果的多样性问题,提出一种基于卷积神经网络的多样性推荐算法.使用卷积神经网络提取文本特征,预测用户对项目的评分,并采用Top-N推荐的方式生成候选列表.对候选列表采用聚类的方式进行优化,提高推荐列表的多样性.实验结果表明,在不同的聚类簇数和候选列表大小的情况下,优化后的推荐列表有效提高了推荐的多样性.
文献关键词：
推荐算法;多样性;卷积神经网络;聚类;个性化
中图分类号：
作者姓名：
王成军;高尚;邹海涛
作者机构：
江苏科技大学计算机学院,江苏 镇江212100
文献出处：
引用格式：
[1]王成军;高尚;邹海涛-.基于卷积神经网络的多样性推荐算法研究)[J].信息技术,2022(11):82-89
A类：
B类：
推荐算法,算法研究,个性化推荐系统,文本特征,Top,列表
AB值：
0.149596
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