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| 用于协同过滤推荐的对抗栈式自编码器 | |
| 作者姓名： | 刘玲 范鸿俊 |
| 作者单位： | 湖南财政经济学院信息技术与管理学院,湖南长沙 410000 |
| 摘 要： | 建立了深度学习模型SAE-GAN,该模型融合了SAE、Item2vec以及GAN技术.GAN判别器采用三层感知机模型判别物品在给定genres标签集合上的分类概率,改进了判别器的输出反馈.基于策略梯度指导SAE第2层AE的隐层训练,改进了SAE的训练方式,最终学习到包含物品之间的结构特征和类型特征的物品隐向量,进而实现基于物品的协同过滤TOP-N推荐.在MovieLens数据集上,与Item2vec、SAE、IR-GAN和AE-GAN做了对比验证. |
| 关 键 词： | 协同过滤 栈式自编码器 词向量 生成对抗网络 推荐系统 |
Adversarial autoencoder for collaborative filtering recommend |
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| Authors: | LIU Ling FANG Hongjun |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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