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一种基于注意力模型的降噪自编码器推荐方法
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一种基于注意力模型的降噪自编码器的电影推荐方法，属于电影推荐技术领域。在现有的推荐算法中，自编码器推荐模型因运算速度较快，易于实现得到广泛应用，但评分矩阵稀疏时，推荐准确度将大大降低，且未曾考虑辅助信息与用户对于观看记录不同的注意度。为了解决上述问题，本方法将注意力模型与降噪自编码器相结合，利用注意力模型学习用户的偏好，融入降噪自编码器共同迭代更新参数，从而预测用户完整评分。本方法在预测评分准确度方面有明显提升。
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专利基本信息 ：
专利类型： 发明申请
申请(专利)号： CN201910742757.0
申请日期： 2019-08-13
公开(公告)日： 2019-12-10
公开(公告)号： CN110555132A
申请(专利权)： 北京工业大学
法律状态： 实质审查
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