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一种基于NeuMF的推荐多样性提升方法 被引量：1
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作者 刘浩翰 曲昕彤 贺怀清 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第2期213-220,共8页
针对提升推荐系统中多样性的问题,提出基于NeuMF的NDMF模型。完善推荐多样性特征,定义复合用户活跃度和项目多样性推荐因子,并配合多层感知机挖掘用户-项目的深层交互;对推荐列表进行重排序,即通过多样性特征对项目的预测分数进行相应降... 针对提升推荐系统中多样性的问题,提出基于NeuMF的NDMF模型。完善推荐多样性特征,定义复合用户活跃度和项目多样性推荐因子,并配合多层感知机挖掘用户-项目的深层交互;对推荐列表进行重排序,即通过多样性特征对项目的预测分数进行相应降权,进一步提高多样性。实验结果表明,在牺牲较少精确度(牺牲了0.02左右)的条件下,该模型可大幅提升推荐的多样性(提升了0.09左右),保证用户对推荐结果的满意度。 展开更多
关键词 NDMF NeuMF 多样性 复合用户活跃度 项目多样性推荐因子 重排序
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