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一种跨区域跨评分协同过滤推荐算法
青岛科技大学信息科学技术学院;
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院;
符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学);
中国科学院信息工程研究所;
中国矿业大学信息与控制工程学院;
嘉应学院计算机学院
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于旭
彭庆龙
詹定佳
杜军威
刘金环
林俊宇
巩敦卫
张子迎
于婕
开通知网号
传统跨评分协同过滤范式忽视了目标域中评分密度对用户和项目隐向量精度的影响,导致评分稀疏区域评分预测不够准确.为克服区域评分密度对评分预测的影响,基于迁移学习思想提出一种跨区域跨评分协同过滤推荐算法(cross-rating collaborative...
机 构:
青岛科技大学信息科学技术学院;
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院;
符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学);
中国科学院信息工程研究所;
中国矿业大学信息与控制工程学院;
嘉应学院计算机学院;
领 域:
计算机软件及计算机应用;
关键词:
协同过滤;
跨区域跨评分推荐;
图卷积矩阵补全;
自教学习;
深度回归网络;
受限图卷积矩阵补全;
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计算机研究与发展
2024年12期
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