基于TensorFLow的个性化推荐系统设计

摘要：

文章基于TensorFLow设计了个性化推荐系统,系统循环神经网络模块可就时间序列构建模型,充分挖掘用户不断变化的兴趣爱好,而系统训练模块可就TensorFLow结构通过数据流图构建模型,基于Spark集群并行训练模型,从而调节多超参数.通过系统实现证明,此系统可实现多超参数调节,在很大程度上节省训练时间,且能显著降低误差率,动态化效果良好,满足了用户的多元化与个性化需求,值得大力推广与广泛应用.

关键词：TensorFLow、个性化、推荐、系统

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.92(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省教育厅科研计划资助项目19JK1013

在线出版日期：2020-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：166-169