基于深度神经向量机自回归的协同过滤算法

作     者：惠康华 计瑜 王进 贺怀清 HUI Kang-hua;JI Yu;WANG Jin;HE Huai-qing

作者机构：中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 

基　　金：中央高校基本科研业务费中国民航大学专项基金项目(3122015C021) 天津市应用基础与前沿技术研究计划重点基金项目(14JCZDJC32500) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2020年第41卷第5期

页      码：1308-1313页

摘      要：为发掘卷积神经网络在协同过滤预测中的潜力,针对神经自回归模型方法和支持向量机在深度学习中的优势,提出基于深度神经向量机自回归的协同过滤方法。通过将神经网络最后一层的激发函数替换为线性支持向量回归函数的方式,学习基于最小边缘的对数损失。在多个公开数据集上的实验结果表明,该算法在深度神经自回归对协同过滤问题实现较好预测的基础上,线性向量回归函数的使用能更好地提升预测效果。

主 题 词：协同过滤 支持向量自回归 深度学习 激励函数 最小边缘损失 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2020.05.017

馆 藏 号：203922915...