基于深度学习的电影推荐算法

摘要：

提高推荐系统的推荐性能过去一直是一个非常大的挑战,因为在进行推荐的时候要同时兼顾推荐结果的准确性和计算推荐结果的计算时间.基于上述问题,提出一种基于深度学习的推荐算法,通过深度学习的方法挖掘用户和电影的特征、训练模型,从而提高推荐算法准确性.同时,通过神经网络提取用户和电影的特征,而不是基于用户对电影的评分矩阵,解决了推荐系统中的稀疏性问题和冷启动问题.最后在真实的数据集上进行实验,验证推荐算法的准确性.

关键词：深度学习、电影、推荐算法、冷启动

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：136-141