神經(jīng)網(wǎng)絡增強的成對雙線性因子分解機

摘要： 基于神經(jīng)網(wǎng)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(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡，并且結合成對學習提出了新的深度神經(jīng)網(wǎng)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... （共12頁）