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神經網絡增強的成對雙線性因子分解機

計算機工程與科學 頁數: 12 2024-09-15
摘要: 基于神經網絡增強的因子分解機模型因可以捕捉更多高階特征的交互,使預測結果愈加精準而成為了當前推薦算法的研究熱點。針對現有模型在對用戶與物品交互特征進行建模時,并沒有綜合考慮高階交互特征和原始低階特征的問題,同時為了提高模型對用戶偏好的建模能力,采用深度神經網絡,并且結合成對學習提出了新的深度神經網絡增強的成對雙線性因子分解機模型DeepPRBFM。該模型采用一對分別包含正樣本和...

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